求已上岸 AI Lab 的大佬们帮忙定位、支招！

目前在🥜厂，薪资已经 cliff，挣得还没 new grad 多。这一年多感觉厂里大部分组也越来越 toxic，所以想跳槽了。
但对自己的定位有点迷茫：

• 工作内容： 目前主要就是生成数据、收集数据，再基于现有模型做一些 fine-tuning。感觉技术含量有限，也没积累什么特别有竞争力的技能。尤其好像现在去ai lab要做project presentation？我都不知道有啥好用来吹牛的。
• Coding 能力： 转专业上岸的，一直不觉得自己编程很强。尤其这两年基本都在 vibe coding，LeetCode 看题可能有思路，但真写起来全是 bug。
• 岗位匹配： 身边有朋友陆续去了 OpenAI、Anthropic，但看了一圈感觉大部分都是 engineering 岗位，担心自己既不 match，也胜任不了。
• Scientist 岗位： 感觉现在 AI Lab 的 scientist 门槛很高，是不是得有很强的 research background、顶会 paper 或者特别亮眼的成果才有机会？

现在最困惑的是：到底应该怎么定位自己，以及从哪里开始准备？
是先补 coding、刷 LeetCode？还是系统复习 ML fundamentals、手写 Transformer、准备 ML System Design？或者应该先找准适合自己的岗位再针对性准备？
求已经上岸 AI Labs 的朋友们指点一下，咱也想去挣大钱，拿大结果哈哈！尤其想听听非纯 CS / 非顶会论文选手的经验。

coding + design，去哪家公司都要，补这2个没毛病。

presentation简单，用公司内部AI帮你写个 leadership review presentation，去敏，换词，魔改下，在多mock几次。

ML fundamentals 学一学对认知也有帮助。

在有限的时间跟精力下，不要啥都学，绝对要定好优先级。

先给一个清晰的定位：以你现在的数据生成 + fine-tuning 背景，直接冲 research scientist 会很吃力，但 applied scientist / ML engineer / data-centric engineer 这条线是完全够得着的，关键是把“做过数据”翻译成“提升过模型效果”。准备顺序我建议先补 coding 和 ML system design，因为这两项几乎所有 AI Lab 岗位都要考，再用一个能讲清楚的项目做 presentation：比如你怎么定义数据质量、做了什么清洗或合成策略、最后 eval 提升了多少个点。至于顶会论文，没有也不用硬凑，先拿到一个可量化的落地成果，再去谈 scientist 方向会现实很多。

开uber 学电工

🥜没有cliff一说，一直在谷底、怎么cliff？

现在去O社A社也拿不到啥结果，疯狂增长的时代过去了。

世另我…很有同感

我感觉可能最大的一个问题是，怎么找一个solid 公司的project来做，能够在给对方做deep dive的时候有实在的内容可以说，不实战的话，system design 其实有点难掌握全，面试比较容易露馅…