本2硕9研0偏硬件方向，感觉什么都是坑！未来就业方向该如何抉择？

​今天给大家分享的是一位粉丝的提问，本2硕9研0偏硬件方向，感觉什么都是坑！未来就业方向该如何抉择？

接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

同学提问：

本二硕9，目前研0，导师大致方向是太赫兹、车载雷达，大致偏硬件点，未来不知道做什么，感觉什么都是坑，求up给个就业方向。

Yt回答：

首先本2硕9这是很具有一个大厂背景的，是拿一个大SP这个还是很有机会的，是已经具备大厂这个门槛，导师大致的方向是太赫兹和车载雷达。从目前这个情况我不知道大家有没有考虑过一个现象，就是本科所学的东西，就好比我们曾经高中所学的东西，你发现到了大学之后基本用不上，本科阶段所学的内容可能只有少部分能够在研究生阶段可以用，有没有考虑过现象就是你本科研究生所做的所有事情到了你工作之后几乎都没有用了。包括有很多朋友比如说从事的CV，或者研究生可能做的CV，后面就能做CV吗？比如说车载雷达后面真的能从事这个方向吗？真的不一定。但是这个车载雷达它还是有一定角度的，毕竟这种现在整个新能源车企，整个产业链还是很庞大的，但是现在这个车载雷达这种，这种汽车零部件的供应商，它是没有汽车整车厂商整个的薪资待遇高的，你比如汽车的零部件，类似于这种流媒体后视镜，它这种的薪资开的比例它是没有这种比如说理想、蔚来或者乃至没有比亚迪这种开的更高，所以我认为作为一个本2硕9你大概率不会去做这种方向。

偏硬件的未来不知道做什么，感觉什么都是坑。现在请注意不是坑的问题，坑都不一定有，就是你能够听到的各个行业基本上都已经人满为患，就是你能够知道的，基本上是没有一个比如说人又少而且薪资又高又不加班而且发展又好又没有35岁中年危机，这个我跟你讲没有，我认我们还得给他一些正向的，不能给他这么多负面的。

现在目前来说不管怎么样再多的坑，你应该还是能够走一个高配的路线的，毕竟你这个学历背景这个起点已经在这个地方，目前就业的方向，现在你不用去考虑，就业的方向这个你现在考虑不了，你到底后面能做什么不是你决定的，就好比你曾经为什么你本科会上一个211，研究生会是一个985，其核心原因不是你想上211，是因为你的分数只够，所以跟你讲的后面你求职也是同样的道理，不是你想去哪个企业你就能去哪个企业，而是需要后面那家企业给你offer，你才能够去那家企业，所以目前来说，就跟你曾经高考准备一样，你尽量的把分数考高一点，现在来跟你讲的就是你现在来说就是不用去考虑细节方向，我跟你讲的就是你现在就在 Linux 上面用 C/C++ 做一两款产品，可以结合到用到你的车载雷达这种相关的就行。

那其实很多朋友这里有个问题，我们一直在讲的就是做一两款产品，做一两款产品，那有朋友说我产品我怎么做？我用到哪里我怎么做？我接下来就给你讲一讲这个，首先请注意你车载雷达，你不用去考虑雷达相关的这种算法，这个可能简历里面体现也没用，面试官也不会问，给你一个建议，你考虑这种雷达数据它一秒钟比如来几十帧，那这个数据你考虑他这个雷达数据的这种记录怎么存比较合适，你把它存储起来，你自己针对于这种数据的存储做一款类似于数据库也好，KV存储也好，乃至这种基于OLAP的这种存储也行，做一个能够用到你现在研究生课题里面，就把它做成一个产品，后面找工作就依赖你这个产品开始找就行，你根本就不用去考虑你后面能走哪个方向，你就把这个产品做出来，我跟你讲你肯定能上岸一个大厂，而且能上岸一个不错的大的SP，市面上的企业你基本随便挑，如果你不能挑我欢迎你在下面拍砖，只要你能做出来，真的你只要能够实现并且能够用到你的实验室里面，你肯定有一个大的SP，这是跟你讲的。

至于目前就业方向，我认为你现在不用去考虑，就做一两款产品后面在简历里面体现就可以了，后面以它开始找工作，当然有很多朋友在这里说java 要不要选，然后包括 C/C++ 怎么选，现在你不用去局限于这个语言，java 我认为可能到你这个环节呢，当然你选择 java 肯定也能上岸。但是我依旧不推荐你选择 java 这一套很封闭的这套语言体系，因为它后面不一定适配你后面的工作方向，就在 Linux 上面用 C/C++ 做一两款产品，就是刚刚所说的针对于你的雷达数据做一款存储，存储雷达数据，后面就交给你们师弟来用，你做完以后我可以给你讲，你包括你们下一届用，乃至你可以在这里面发一些这种nsdi/osdi的这种顶汇期刊都是有可能的。

总结：

1. 学历优势与定位

• 背景优势：本二硕九的学历已满足大厂门槛，尤其SP（高薪）岗位机会充足，无需过度担忧竞争力。
• 行业适配：车载雷达虽偏硬件，但新能源车企（如理想、蔚来、比亚迪）及上游供应商（华为MDC、百度Apollo）需求旺盛，薪资对标大厂核心岗（30-50W+）。

2. 研究方向与就业的转化策略

• 课题价值：车载雷达涉及海量数据处理（如点云分析、多传感器融合），可转化为分布式存储/实时计算等通用技术能力。
• 避坑建议： 避免死磕雷达算法（企业需求少），聚焦数据工程化能力（如高并发存储、流处理）。将实验室数据封装为工业级产品，如开发雷达数据管理平台（支持TB级存储+毫秒级查询）。

3. 核心技能与项目实战

• 技术栈选择：语言：首选C++（适配嵌入式/高性能场景）。方向：Linux系统开发、实时数据处理、分布式中间件。
• 项目实操建议：车载数据存储系统：基于RocksDB实现雷达点云压缩存储，集成时序数据库特性（如InfluxDB）。实时处理引擎：用DPDK/VPP优化雷达数据流处理，压测目标≥100万QPS。成果包装：将项目开源至GitHub，撰写技术文档并投稿行业会议（如IEEE IV Symposium）。

最后：硬核项目 > 焦虑空想！用3年时间打造车载数据系统+开源影响力，本二硕九学历可直冲大厂SP岗。记住：雷达数据只是载体，分布式与高并发才是通杀技能！ 

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