news 2026/4/15 18:14:48

小白/程序员如何成功转型大模型行业?全方位指南与岗位解析

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张小明

前端开发工程师

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小白/程序员如何成功转型大模型行业?全方位指南与岗位解析

本文探讨了进入AI行业的路径选择,针对不同背景人群提出建议:非技术背景者可考虑AI产品、运营、分析等岗位;刚毕业学生可根据风险偏好选择杭州(新兴AI企业)或清华(学术氛围);转行需培养AI理解能力和项目思维,建议先工作再读研以明确方向;强调项目经验是求职必选项,而非加分项。互联网大厂非AI转型最佳选择,因核心业务基因差异。


很多同学现在看AI火得不得了,ChatGPT、DS这些词天天刷屏,也想往里扎。

其实想转行进入AI行业,大家都有机会。

大家先来看案例一,对计算机不是很感兴趣,想做一些技术性工作,偏向商分以及ToB方向。

我建议可以去AI公司做产品或者运营岗,就是产品类的岗或者运营类的岗。

或者是去AI大模型公司,数分、商分类似这样的岗位都可以。

因为现在是这样子,AI还是属于发展的早期,大部分还需要完成基础建设。

虽然都是AI,但还是差别挺大,团队的差别也挺大,组织架构差别也挺大。

如果你去AI应用层的公司,那你去产品或者运营就很合理。

因为AI应用层的公司,它的核心就是直接要开始做业务养团队了。

那我前端的业务的人员得大量地动起来,产品得跑起来。

如果你往大模型公司去走,可能相关的产品和运营或者是前端业务岗就会稍微少那么一点点,可能会有一些大模型测评岗。

这种的话需要你对大模型有一点点理解,又不需要你直接在那敲代码。

劝退想进互联网大厂做AI应用的同学。

因为大厂不想被时代淘汰,所以什么都会沾点边。

但是它的核心基因决定了它的主营业务不是这些方向的,所以大厂要做AI,大概率不太能够做得出来。

毕竟船小好的掉头,船大难掉头。

你现在去大厂里面做AI的项目就是船大难掉头,势必他那个产品和项目不太可能做得很好。

第二个案例刚刚高考完,有三个方向不知道选择哪个比较好。

如果你要按整个实体产业发展的活力来说,我个人是觉得上海和浙江确实是比北京那边强很多。

但是北京那边清华这么好的一个牌子,一个是他校友圈会质量更高一点,包括你能够链接到的人会更牛,比如说你跟院长搞好关系,以后就业基本上就不太发愁了。

我们这边清华的博士也基本上都是这样解决就业的。

但是如果孩子个人对人工智能比较感兴趣,那我推荐杭州,基本上这种比较不错的一些新兴的企业都在杭州。

如果风险偏好性高一点的,去了杭州这个地方,你可以从大一就开始实习,就专门进这种可能未来是超级独角兽的企业。

如果比较保稳的话,清华是不错的选择,说实话清华里面出来的大多是搞学术研究的,学术性比较浓厚一点。

如果要找一些新兴的风口的话,不建议走计算机这个方向了,浙大的人工智能是不错的方向,可能产学研结合会比较好一点。

说实话我们有好几位同学转行进入AI行业的 ,有的还是文科生,也成功进去了,这样一看计算机专业是不是还是有优势的。

干啥岗位?

最多的就是AI产品经理、AI训练师、AI内容运营、AI销售、客户管理等等。

这些岗位更看重的是你理解AI能力边界、洞察用户需求、设计解决方案、沟通协调、项目管理、内容创作等等的能力。

另外,如果你想转行进入AI行业,重要的是有项目思维,项目不是“加分项”,是“必选项”。

你要参与完成一个项目闭环,这样才能在你转型求职的时候有帮助。

秋招在即,问大家一个问题:大家会选择先读研还是先工作呢?

大家先看一个案例,我建议这个案例的同学工作一年后申请港3。

一是能更清楚招聘流程以及时间线;二是可以积累宝贵的职场经验、项目经验;三是工作一年,你会更清楚自己缺什么、想学什么,读研时目标会更明确,学习效率更高。

我发现这位同学在秋招时间上有个误区,觉得毕业前再开始找工作也不晚。

实际港三的学生,研究生一年制的,你研0,九月份入学之前就要开始准备秋招了。

其实大家有时候会遇到求职卡点当局者迷,需要有人给意见和思路,但是身边又没有能给出很好建议的人,想咨询收费又很贵。

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第一阶段:从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段:在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段:大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段:大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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