大厂门槛提高是现状，但计算机科学学位赋予你的解决问题的能力和技术基础，在当今社会依然极具价值。机会并没有消失，而是变得更加分散和多元化。
以下是一些你可以重点考虑的方向：
一、深耕高增长的技术细分领域
这些领域技术壁垒高，市场需求持续旺盛，即便不在大厂，也能获得极佳的职业发展。
人工智能与机器学习工程
不只是研究：除了核心的算法研发，企业大量需要的是能落地应用的工程师。比如：
MLOps工程师：负责构建和维护机器学习项目的部署、监控和管理 pipeline。
AI应用工程师：将现有的AI模型（如OpenAI、Anthropic的API或开源模型）集成到具体的产品或业务中。
机会所在：AI初创公司、所有正在进行智能化转型的传统企业（如金融、零售、制造业）。
数据科学与数据工程
数据科学：侧重于从数据中提取洞察，解决商业问题，需要统计学、机器学习知识和业务理解能力。
数据工程：是数据科学的基石，负责设计和构建数据管道和数据仓库，确保数据的高效、可靠。目前数据工程师的需求和薪资往往非常高。
云计算与网络安全
云计算：企业上云是不可逆的趋势。精通AWS、Azure或GCP云架构、容器化技术（Docker, Kubernetes）和基础设施即代码（Terraform）的工程师极度稀缺。
网络安全：随着数字化加深，安全永远是刚需。领域包括安全运维、漏洞研究、应用安全、云安全等。
二、拥抱“CS+”的跨界机会
将你的技术能力与特定行业知识结合，会形成独特的竞争优势。
传统行业的数字化转型
金融科技：银行、券商、保险公司、支付公司都在大力投入技术。岗位包括量化开发、风险系统开发、核心交易系统等。
智能制造与自动驾驶：汽车、航空航天、机器人公司需要大量的软件工程师来做嵌入式系统、计算机视觉、控制系统等。
医疗科技：电子病历、医疗影像AI、可穿戴设备数据分析、生物信息学等。
技术销售与解决方案架构师
如果你不仅技术好，还善于沟通和理解客户需求，这是一个绝佳方向。你负责向客户展示技术如何解决他们的业务问题，是技术团队和客户之间的桥梁。这在云服务商（如AWS）、企业软件公司（如Salesforce）中是非常核心的角色。
三、关注高门槛且不易被替代的工程领域
一些与物理世界紧密交互的工程领域，因其复杂性和安全性要求，依然保持着高门槛和高需求。
例如土木工程、机械工程、航空航天工程等领域的高级工程师，他们负责设计、测试和维护关键基础设施和系统，短期内难以被AI替代，且需求稳定。
