我有个坚持了很久的习惯：每隔几周就会特意打开Boss直聘，专门聚焦大模型相关的招聘岗位刷一刷。每次目光扫到薪资那一栏，都忍不住感慨——要是能回到刚入行的时候，我肯定第一时间投简历冲刺，这薪资待遇是真的香到让人挪不开眼！
随手截几张近期的招聘截图，就能直观感受到这份“香度”：从基础的大模型算法工程师到落地导向的AI应用开发岗，月薪起步基本都稳在25K以上；有3-5年相关经验的资深岗位，薪资直接给到40K-60K的区间；更有头部企业为了争抢核心人才，年薪百万的offer也并不罕见。
对比传统IT领域的岗位薪资，这种优势更是一目了然：传统运维工程师普遍薪资在15K-25K，普通开发岗的薪资天花板大多在20K-30K，而大模型相关岗位不仅起步薪资高，上升空间也明显更广阔。这背后藏着一个清晰的行业信号：当前大模型领域正处于“人才荒”叠加“高速发展”的黄金期，市场对人才的需求远远超过了供给速度。
这两年职场人都在吐槽“找工作难、薪资涨不动”，本质上是传统行业人才饱和导致的供需失衡——岗位增量有限，但求职人数持续增加，竞争自然白热化，个人的薪资议价权也随之降低。但AI赛道完全是另一番景象：自从ChatGPT引爆技术革命后，从互联网大厂到传统制造、金融、医疗等行业的企业，都在加速布局大模型应用，岗位需求呈爆发式增长。可现实是，真正懂大模型技术、能落地实操的人才少之又少，这种“供不应求”的局面直接推高了相关岗位的薪资水平。
很多传统IT人可能会有顾虑：“大模型听起来很高深，转型门槛肯定很高吧？”但实际情况恰恰相反。无论是做了多年运维的技术老兵，还是有基础开发经验的程序员，转型大模型领域都有天然的技能优势——大模型相关岗位的核心能力，很多都能和传统IT技能无缝衔接，只要找对方向、补充关键知识，转型难度远比想象中低。
想要顺利转型，第一步得摸清楚企业到底需要什么样的大模型人才。结合我近期梳理的大量招聘需求来看，企业的核心诉求主要集中在四个方向，而这四个方向恰好就是传统IT人转型的“黄金突破口”，甚至能实现“技能复用+快速上手”：
第一是大模型部署工程师。企业引入大模型后，首要任务是在私有环境（如企业内网、私有云）完成部署落地，这就要求工程师熟悉Docker、K8s等容器化技术、算力调度和环境配置——这些能力正是传统运维工程师的核心技能，几乎可以直接复用。只需补充大模型部署框架（如LLaMA.cpp、vLLM、TensorRT-LLM）的相关知识，就能快速上手实操，甚至1-2个月就能独立完成基础部署任务。
第二是大模型微调专家。通用大模型（如GPT-4、文心一言）很难满足企业的个性化需求，比如金融行业的合规问答、医疗行业的病例分析、制造行业的设备故障诊断等，基于行业专属数据进行微调是必然选择。这类岗位需要掌握数据清洗、标注、微调算法（如LoRA、QLoRA）和模型评估能力，有机器学习、深度学习基础的开发人员或算法工程师，只需深耕特定行业的业务场景，把“技术+行业”结合起来，就能快速形成核心竞争力，而且这类人才的薪资普遍比通用岗位高10%-20%。
第三是AI应用开发岗。这是目前市场需求最旺盛的方向，没有之一。核心需求是结合企业实际业务场景，开发智能体、RAG知识库、AI客服、智能办公助手等应用，本质是把大模型的能力转化为企业能直接用的工具。有后端开发（Java、Python、Go等）或全栈开发经验的人，只要学习大模型API调用（如OpenAI API、阿里云通义千问API）、应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），再补充一点业务场景理解能力，就能快速实现技能迁移，甚至能利用现有开发经验快速做出demo，提升求职竞争力。
第四是大模型运维专员。模型上线后不是一劳永逸的，需要持续监控模型性能（如响应速度、准确率）、优化算力成本（避免资源浪费）、处理突发故障（如模型卡顿、崩溃），这本质上是传统运维的“升级版”。除了基础的运维能力，只需补充大模型性能调优、算力资源调度优化（如GPU集群管理）的相关知识，就能胜任岗位。而且这类岗位需求稳定，是转型初期的“稳妥之选”。
这里也和大家同步一个消息：我正在打磨一套针对传统IT人转型的大模型实战课程，核心就是围绕这四大核心需求设计的。从部署落地的实操步骤、微调的全流程教学，到AI应用开发的项目实战、运维的性能优化技巧，形成了完整的知识体系，还会加入大量企业真实案例和避坑指南，帮大家避开转型路上的“弯路”。
其实无论从行业趋势还是个人职业发展来看，现在接触大模型都不算晚——它不是昙花一现的行业热点，而是能重构多个行业业务流程的技术革命，就像当年的移动互联网、云计算一样，会持续释放大量机会。
哪怕你现在的工作暂时用不上大模型知识，提前储备也相当于为自己的职业生涯“买了一份保险”。说不定哪一天，公司启动AI转型项目，你就能凭借提前掌握的大模型技能脱颖而出，成为团队里不可替代的核心人才。毕竟职场竞争的本质，从来都不是“比谁更努力”，而是“比谁更早抓住趋势”。对于想入门大模型的小白或想转型的传统IT人来说，现在就是最好的时机，抓住这波红利，就能实现职业发展的“跃迁”。
最后
如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！
技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！
具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻
是不是也想抓住这次风口，但卡在 “入门无门”？
- 小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？
- 传统程序员：想转型，担心基础不够，找不到适配的学习路径？
- 求职党：备考大厂 AI 岗，资料零散杂乱，面试真题刷不完？
别再浪费时间踩坑！2025 年最新 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，不管你是想入门的小白，还是想转型的传统程序员，这份资料都能帮你少走 90% 的弯路
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部分资料展示
一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:大模型核心原理与Prompt
L1阶段：将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。
L2级别：RAG应用开发工程
L2阶段：将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。
目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。
L3级别：Agent应用架构进阶实践
L3阶段：将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。
目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。
L4级别:模型微调与私有化大模型
L4级别：将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。
目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。
二、 全套AI大模型应用开发视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
三、 大模型学习书籍&文档
收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。
四、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
五、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。
六、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
适用人群
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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