大模型时代始于2022年10月30日ChatGPT（基于GPT-3.5）发布，5天内用户突破100万，被媒体称为AI革命性突破。2023年末，Open AI发布O3模型，在Codeforces竞赛中击败99%的人类程序员，展现出强大的编程和推理能力。2024年初，国内DeepSeek发布RE模型，震撼业界，发布后硅谷巨头市值蒸发约5900亿美元。此外，豆包、文心一言、元宝等产品层出不穷。大厂将AI产品列为最高战略目标，各行各业积极拥抱AI大模型。

一句话总结：AI时代瞬息万变，机遇与挑战并存。机遇在于大模型创造了大量岗位；挑战在于AI工具已能部分替代程序员工作，如自动编写代码。面对这一趋势，我在2022年ChatGPT爆火后迅速行动，开发了2.5D数字人对话系统、智能客服、AI创作平台等产品。例如，我开发的交互式数字人系统能根据用户提问生成带有表情的回复，已应用于企业展厅，回答创业政策等复杂问题。我还开发了Simple AI平台，集成ChatGPT、DeepSeek等模型，支持AI绘画、视频、音乐、思维导图等功能，累计用户超万人。

一、大模型时代的人才需求

大模型时代对人才需求主要包括以下几类：

1、大模型后台开发

需求量最大，需掌握传统开发技能（如Java、Python等）并了解大模型相关知识（如RAG、微调）。薪资可观，适合开发经验丰富的候选人。

2、Agent开发

Agent是当前热点，旨在让大模型完成复杂任务，如制作视频、PPT、发送邮件、编写代码甚至整个项目。例如，Minus基于MCP协议展示了强大能力。Agent开发工程师需求旺盛，需掌握开发技能、RAG、向量数据库、存储与记忆管理，以及MCP、Google A2A等协议。薪资在Boss直聘等平台可见，极具竞争力。

3、大模型算法工程师

薪资最高，需深入理解大模型八股文、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）、Transformer架构，并具备大模型训练经验。需熟悉NLP、分布式训练、微调、强化学习等技术。

4、跨行业AI机会

除互联网企业，各行业对AI人才需求激增。例如，跨境电商公司招聘AI人才，年薪可达50万至100万以上，用于优化工作流、提升效率。传统行业（如车企、软硬件企业）、金融银行、国企（如三大运营商、国家电网）及研究所均在开发AI产品，如数字人客服、流程赋能等。

5、大模型解决方案经理

新兴岗位，需深入理解大模型并熟悉行业需求，设计降本增效的解决方案。开发人员可选择互联网企业（高薪、技术领先、人才密集）、车企、传统企业、国企等方向。我选择互联网企业，因其薪资高、技术先进，且跳槽灵活。

岗位JD与解读

二、如何从零拿到大厂Offer

大厂面试主要考察三方面：数据结构与算法、项目经验、八股文。

1、 数据结构与算法

几乎所有大厂面试都包含算法题。例如，拼多多常直接考察算法题，其他公司可能在面试末尾出题，题目通过即面试通过。推荐刷LeetCode Hot 100，覆盖高频考点。我参与过几十场大厂面试，发现题目重复率高，整理了高频题单（可联系我获取）。常考知识点包括：

• 数据结构：链表、栈、队列、树、图。
• 算法：动态规划（DP）、搜索。

本科期间，我为ACM比赛刷题约2000–3000道，积累了扎实基础。建议每天刷题，保持手感。

2、项目经验

项目是简历核心，直接决定是否获得面试机会。即使学历非顶尖，优质项目可弥补劣势。项目优先级如下：

• 最高：商业化或实习项目，已有用户反馈，市场验证效果最佳。
• 次优：自研项目，从创意到实现，展示独立思考和问题解决能力。面试官重视你的思考过程，考察是否仅复现他人项目，还是从零设计、解决难题。
• 一般：多人参与的普通项目，竞争力较低。
• 最差：课程设计或大作业，尽量避免。

面试官通过项目考察你的科研素养、开发能力和解决复杂问题的能力。建议开发落地项目，需项目资源可联系我。

3、八股文

八股文占面试大部分时间，分为开发和算法两类：

• 开发岗：需掌握传统开发知识（如Java集合、并发、JVM、数据库、计算机基础、框架），以及大模型相关八股文（RAG、微调、数据集处理）。要求不如算法岗深入，但需具备基础理解。

• 算法岗：需深入理解NLP、大模型架构（Transformer、千问、DeepSeek）、分布式训练、微调、强化学习、RAG、Agent等技术。最好有独立训练模型的经验。

  建议结合项目学习八股文，强化对技术的实际应用能力。

三、大厂面试流程

大厂面试通常包括三轮技术面、HR面、意向沟通、薪资谈判、Offer发放。校招还需签订三方协议。

一二面

考察算法、项目、八股文。

三面

增加场景题（部分公司可能提前考察）。

HR面

考察抗压能力、职业规划等，需谨慎回答。

通过三轮技术面后，HR面通常较为稳定，顺利完成即可拿Offer。

四、学习建议

1、项目式学习

大模型时代改变了学习方式，建议直接上手项目，在实践中学习。选择开源项目或自创Idea，借助AI工具（如Cursor、Simple AI）完成。遇到知识盲区，针对性学习，通过向AI提问补充知识。参与Kaggle等比赛，积累经验。

2、培养复合型能力

除AI技术，需学习AI与行业结合的知识（如电商、金融）。掌握AI与领域知识可成为科技革命的引领者。

3、体验AI工具

尝试最新AI工具，如Cursor（编程）、Simple AI（多功能平台），在实践中学习。

4、紧跟AI趋势

AI发展日新月异，需每日关注动态。我开发了AI日报项目，爬取AI新闻并生成页面（需分享可联系我）。

五、问答环节

Q1：学习大模型的先后顺序及重点

A：首先明确方向：开发岗、算法岗或其他。查阅Boss直聘的JD，根据要求学习。

开发岗：

1. 学习传统开发八股文（Java、Python、C++的计算机基础、集合、并发、数据库等）。
2. 学习大模型八股文（Transformer架构、强化学习、RAG、Agent、微调）。
3. 结合项目学习，掌握RAG、微调等技术。

算法岗：

1. 深入学习大模型架构（Transformer）、NLP、分布式训练、微调、强化学习。
2. 掌握多模态模型、RAG、Agent等算法知识。
3. 通过项目加深理解。

建议每天刷算法题，结合项目系统学习，逐步深入。我整理了相关八股文资源，可联系获取。

Q2：行业级大模型与垂直领域小模型的岗位差异

A：大公司（行业级大模型）：

• 工作覆盖底层模型训练、微调到上层应用开发，需大量硬件支持。岗位细分，可能专注算法调优或应用开发。要求深入技术能力，涉及模型全流程。

小公司（垂直领域小模型）：

• 为节省成本，通常不从头训练模型，而是调用第三方API或微调开源模型，甚至直接用RAG方案满足业务需求。需复合型人才，涵盖模型、开发、甚至营销等多方面能力。例如，部分公司要求CTO搭建AI系统并参与跨部门协作。

大公司技术深入但分工细，小公司需全面能力但技术深度较浅。

六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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