一位30+北漂程序员因职业倦怠，在2个月内零基础成功转行大模型领域，获得月薪2w+offer。文章分享了转行大模型的原因：高薪、技术前沿、市场需求大；分析了大模型领域分类，推荐门槛较低的应用工程师方向；详细介绍了从数学基础到项目实践的完整学习路径；并提供了大模型学习路线图、视频教程、技术文档和面试题等福利资料，帮助有转行意向的程序员少走弯路。
别再犹豫转不转行，只看理论不行动了！
作为一位30+北漂男程序员，2个月零基础转行大模型，成功拿下月薪2w+的offer！今天我来分享一下我的亲身经历，希望能给还在迷茫中的你一些启发！
转行前的“悲惨”生活
我，一个30+男单身青年，因为家里在一个小城市，大学时一心想报到大城市来，想尝试一下新的生活方式，所以选择了一个普通的二本学院在北京开启了我的大学生活。
因为选择的计算机专业，每天都很忙，也比较难，听学长学姐说我们专业毕业了也是比较累的，但是我当时励志在北京创出一番事业来，所以我觉得其实都还好。
后来我留在北京工作生活，成功入职一家软件开发公司，天天在高级写字楼工作，我想很多人都会很高兴在北京获得一份在高级写字楼里的工作，我也不例外，刚毕业时我也非常高兴获得这样一份工作，觉得自己离目标又进一步。
但是我到这里按年算起来，今年已经是第十年了。这十年来我从一个基层码农到现在的中层，月薪也涨到了2w+,一直以来我都是一个对生活没有什么特殊要求的人。所以一直没有特别在意自己的想法。也没有思考过生活应该怎么过。
但是今年我生日时，我突然就意识到，我已经32了，**我好像从来没有自己的生活，**因为程序员每天都很忙，不是在这里测试就是在那里开发，**压力也很大，**每天根本没有时间思考其他的问题。
最基本的下班时间都不能够保证，加班到十一二点是常态，有时候还是熬夜来找出BUG，**没有一点自己的时间。**朋友约我出去玩吃饭时间都不够，更不要说出去旅游什么的活动，从来都是没有我的，有时候放个小假都要随时随地的带着电脑。
用我们行业的话来说就是**“对于程序员来说，电脑就是子弹，要随时带着准备上战场”。我就在这样的状态下工作了十年**，生活过一团糟，身边的朋友都结婚生子，出国进修，自己创业，各种生活都有，而我却还是一个连自己的时间都没有的单身。而且工资十年来也没有涨很多。
所以就在这个32岁的生日之后的一个周五，处理完一周的工作，坐在工位上，**没有社交，**看着外面灯火通明的写字楼和深夜堵车的长龙。
回顾毕业后到现在的点点滴滴，觉得自己好像也没有完成自己的刚毕业时的目标，好像这么多年了还在原地踏步。
我这就是我呆在北京这么久的成果吗？一定不是！我萌生了转行的念头。
一、选择大模型
有了这个念头之后我就开始关注其他的行业岗位，但是我一个30+的没有其他行业的经验的人在第一步就被PASS了。这个时候刚好老家好朋友来找我玩，在跟他的交流中我了解到一个新的行业-大模型
而且随着AI技术的快速发展，尤其是大模型（如GPT系列、LLaMA系列等）的出现，AI行业迎来了新的发展机遇。对于大龄程序员来说，转行到AI大模型领域有几个重要的原因：
• 高薪机遇：AI大模型领域的职位通常薪酬较高，对于寻求职业发展的人来说是个好机会。
• 技术前沿：AI大模型是当前技术发展的热点，参与其中可以保持技术竞争力。
• 市场需求：随着AI技术的广泛应用，对AI大模型的需求不断增加，相关人才供不应求。
• 持续学习：AI领域发展迅速，持续学习可以保持个人的技术竞争力，避免职业停滞。
二、了解大模型
我们先来分析一下大模型这个领域。
实际上，大模型开发也分为两类，一类是算法工程师，另一个类是应用工程师。算法工程师就是研究大模型算法，应用工程师是基于大模型做一些上层应用的开发。当然，后面这类也需要对大模型有或多或少的了解，毕竟，你做普通业务开发还得了解MySQL、Kafka、Redis等底层实现一样。
对**于第一类算法工程师，**要求就高了，不是说你想转行去做，就能做得了的。竞争门槛极其高，起码得是个985/211硕士毕业吧，知名期刊发表过相关论文，有扎实的机器学习、人工智能的理论功底。
如果还要考虑要不要转行去做的，建议你早点放弃吧。因为真的适合去做的，根本就不需要犹豫。
对于第二类应用工程师，要求相对就低很多了。
像刚刚提到的大模型算法，算是有技术壁垒，而大模型应用就算是有业务壁垒的方向，他跟电商、物流、财务以及其他大型2B系统一样，业务较复杂。对于毕业五年以上的人，如果想要进入这些业务行业，就要比深耕这些行业多年的候选人，更没有优势，毕竟HR在筛选候选人的时候，还是倾向于选择业务匹配的候选人，特别是一些中高端的职位。
如果你现在的方向没有技术壁垒，也没有业务壁垒，那么，有业务壁垒的大模型方向，算是一个不错的选择。但是，不要总是看着别人碗里的饭香，别人的老婆更好，因为这种情况太常见了。今天的热门，也有可能会两三年后的天坑，就像当年的IOS、Android开发一样，没有那么多需求了。谁知道呢？
三、以及岗位和工作内容
大模型相关的岗位通常涉及数据处理、模型训练与调优、系统部署等多个环节。具体工作内容可能包括：
- 数据预处理：清洗、标注、转换等，确保输入数据的质量。
- 模型设计与实现：根据任务需求选择或设计合适的网络结构，并完成编码实现。
- 训练与优化：通过调整超参数、使用正则化技术等方式提高模型性能。
- 测试与评估：对训练好的模型进行测试，分析结果并作出相应的改进。
- 部署上线：将最终确定的模型集成到产品中，确保其稳定高效地运行。
四、尝试自学大模型
自学大模型是一个持续学习的过程，建议从基础开始逐步深入。可以从学习线性代数、概率论等数学基础知识做起，然后逐渐过渡到机器学习、深度学习等高级主题。利用开源工具如TensorFlow、PyTorch等实践操作，结合具体的案例来加深理解和记忆。同时，积极参加线上线下的技术交流活动，与其他从业者分享经验，共同进步。
程序员转行至大模型领域需要学习一系列新的技能和知识。以下是一个详细的转行攻略，帮助您从程序员转向大模型领域：
1、了解基础知识：
数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等基本数学知识，这些是大模型领域的基础。
编程语言：学习Python，因为它是最受欢迎的机器学习和数据科学编程语言。
2、学习机器学习理论：
机器学习基础：了解机器学习的基本概念，包括监督学习、非监督学习、强化学习等。
深度学习：深入学习神经网络的基本结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
3、掌握数据处理技能：
数据清洗和预处理：学习如何处理和清洗数据，以便为大模型准备高质量的输入数据。
数据分析和可视化：学习使用工具（如Pandas、NumPy、Matplotlib）进行数据分析和可视化。
4、实践项目经验：
在线课程和项目：参加在线课程，如Coursera、edX、Udacity上的机器学习和深度学习课程，并完成相关项目。
开源贡献：参与开源项目，为现有的机器学习模型或工具贡献代码。
5、学习框架和工具：
TensorFlow和PyTorch：学习这两个最流行的深度学习框架之一，通过实践来掌握它们的使用。
模型部署：了解如何将模型部署到生产环境，学习使用Flask或Django等Web框架。
7、专业领域深入：
自然语言处理（NLP）：如果对处理文本数据感兴趣，深入学习NLP，了解词嵌入、序列模型、Transformer模型等。
计算机视觉：如果对图像和视频处理感兴趣，学习计算机视觉的基础知识，如图像识别、目标检测等。
8、建立个人项目：
创建个人作品集：开发一些个人项目，如构建一个简单的推荐系统、情感分析工具或图像识别应用，并将它们添加到您的GitHub仓库中。
9、参与社区和会议：
加入AI社区：参与线上论坛、社交媒体群组和本地Meetup，与其他机器学习爱好者交流。
参加会议和研讨会：参加机器学习和AI相关的会议和研讨会，以了解最新的研究和发展趋势
。
10、考虑进修教育：
研究生学位：如果您希望更深入地学习，可以考虑攻读计算机科学或数据科学的研究生学位。
专业证书：获得相关的专业证书，如谷歌的机器学习工程师证书。
11、职业规划：
职业转型：在您的简历中强调新的技能和项目经验，开始申请与大模型相关的工作或实习机会。
持续学习：大模型和AI领域不断进步，持续学习新技术和算法对于保持竞争力至关重要。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
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③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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