研二学生，该怎么选方向呢？

bg :本硕985，机器人+材料的交叉学科，目前研一，无科研产出，估计秋招的时候也没有，因为做的方向又窄又难，文章质量差的话实验室根本不让发预期：硕士毕业的时候想找个要么高薪，要么收入一般但稳定点的工作，未来经济状况就是自己养自己，没多一个人养我，我也不会多养一个代码水平一般，这几天在补数据结构，刷hot100；想找实习，不知道往哪个方向去找，目前有想法的是产品、数据开发、大模型。考虑产品是因为感觉自己技术太薄弱了，机器学习这些都知道皮毛，也没怎么训练过模型；考虑数据开发是因为数据相关的岗位还可以去外企看看；大模型就是因为给的钱多，我自己了解之后也不排斥。想问大家，我的情况选哪个好一点谢谢～

Mini Batch K-Means时效方面聚类效果方面具体步骤&对比Python代码实战总结Mini Batch K-Means 更适合处理大规模数据集，特别是在计算资源有限的情况下，而标准 K-Means 更适合小型数据集或对精确度要求较高的场景。时效方面Mini Batch K-Means仅使用数据集的一个小批量（mini-batch）来更新质心，而K-Means由于使用全部数据，收敛速度可能较慢，尤其在大数据集上。聚类效果方面惯性（Inertia）是 K-Means 和 Mini Batch K-Means 聚类算法中的一种度量指标，用来衡量数据点到其最近簇中心的距离之和。惯性...

工作时间上，五点半、六点就能下班，晚上有大把的自由时间。再说说稳定性，三星的裁员风险相对较低，很多老同事在这里工作了七年以上，甚至有的在公司待了十年、二十年，跟我父母一个年纪了。员工还有产品优惠，家里的电子产品都是三星的，电视、冰箱、音响这些。不过，三星的薪资体系比较稳健，没有期权和股票分红，想在短时间内赚大钱不太现实。