基于django框架和python的的实验室机房预约管理系统的
2026/1/16 16:41:56
文章详细介绍了AI大模型行业的广阔前景和薪资水平，涵盖算法工程师、数据科学家等多样化就业岗位，提供从入门到进阶的7阶段系统学习路线，并包含报告合集、经典书籍和实战案例等全套学习资源，强调系统学习对掌握这一高需求、高待遇热门技能的重要性。
30岁转行AI大模型，别让时间再浪费！
🚀我有个朋友，现在已经是AI大模型研发工程师了。据说他是30岁才转行过来的，刚开始那几年真是苦不堪言，但他坚持下来了。现在这份工作不仅薪资高、福利好，还比以前轻松多了。他总是说，幸好当时自己选对了方向！
🚀很多人想转行做AI大模型，但又担心没有出路，犹豫不决。过来人告诉你，早入行早享受！
🚀接下来，我给大家详细介绍一下AI大模型的就业前景：
🌐行业背景与发展趋势
AI大模型是人工智能领域的核心技术之一，正在引领新一轮的技术革命和产业变革。随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，AI大模型在各行各业的应用越来越广泛，其就业前景也愈发广阔。
💼就业范围与岗位需求
AI大模型的就业前景不仅局限于科技巨头和互联网企业，还广泛涉及金融、医疗、教育、制造等多个领域。以下是几个主要的就业岗位方向：
🔹算法工程师：负责AI大模型的训练与优化，提升模型的准确性和效率。
🔹数据科学家：处理和分析大规模数据，为AI大模型提供高质量的训练数据。
🔹AI产品经理：负责AI产品的规划、设计、推广及用户反馈收集，推动产品迭代升级。
🔹AI研发工程师：参与AI大模型的技术研发，包括模型架构设计、算法实现等
💰薪资参考
以下是一些岗位的薪资参考：
🔹算法工程师：年薪可达30-60万，具体薪资根据经验和技术水平而定。
🔹数据科学家：年薪同样在30-60万之间，部分高端人才甚至可达百万年薪。
🔹AI产品经理：年薪范围较广，但普遍在20-50万之间。
🔹AI研发工程师：年薪通常在25-50万之间，具体薪资受项目规模和技术难度影响。
由此可见，AI大模型领域的职业发展前景真的很可观。如果你有想法，就放心去冲吧！如果在学习过程中遇到什么问题，随时可以来问我哦！在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？
如何系统的学习大模型 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。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
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.大模型 AI 学习和面试资料
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
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。