news 2026/3/2 3:51:19

大模型时代高薪不内卷:AI风口已至,程序员必看学习指南

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
大模型时代高薪不内卷:AI风口已至,程序员必看学习指南

人工智能领域正处于人才缺口期,岗位多薪资高,远超传统岗位30%-50%。AI岗位分为技术岗、管理岗和其他业务赋能岗,涵盖算法研发、项目管理、产品运营等多个方向。文章强调掌握AI技术对职业发展至关重要,不掌握AI可能面临降薪或失业风险,建议从基础入手逐步建立行业认知,提前储备AI能力提升竞争力。


🙋真心建议大家冲一冲新兴领域,工资高不内卷!

雷军:站在风口,猪都能起飞。事实上,在成功的要素中,努力只占非常小的比例选择一条适合自己的赛道,能让你超越90%的人!

⭕未来只有两种人,会AI的和不会AI的

👉目前AI正处于人才缺口期,岗位多薪资高,除了算法、开发、测试、产品经理、项目经理、运营、还有B端销售,非常适合入局!

① 技术岗

技术层依托于机器学习和深度学习技术,涵盖了计算机视觉、自然语言处理、智能语音、大模型、AIGC等领域。

多为算法研发、开发测试、系统平台等各类技术工程师,最新脉脉调查显示,2023年1-8月,人工智能工程师、算法研究员、深度学习等岗位的新发岗位月均薪资都已超过4.6万元!

✔这也是传统技术人才,转型人工智能普遍考虑的岗位✌

② 管理岗

目前,人工智能技术有了各种成熟的商业化应用,在智慧城市、智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智慧安防和智能制造等方面都有典型的落地案例。

这一类的岗位,主要是AI项目经理、AI产品经理、AI解决方案、AI业务咨询等…

✔普遍薪资在25-50w之间,比传统岗位普遍高出30%-50%左右✌

2025年最残酷的真相:AI不会取代人类,但会用AI的人会取代不会用AI的人。

对于项目经理、产品经理来说,掌握AI技术并将其融入日常工作中,将成为一项重要的技能。

③ 其他岗位,业务赋能、运营、销售等**

*比如AI运营需要具备哪些能力?

工作内容上是差不多的,基本的运营岗位知识,不同分类的运营有不同职责,比如用户运营拉新、促活、活跃、留存等

区别在于需要了解AI算法知识,大模型prompt、市面上的AI产品,专有名词等,如果是产品运营,则要熟悉得更多。
(不同运营的要求大家可以上招聘软件去查看)


👉对于有意向从事人工智能方向的小伙伴,可尝试从基础入手,逐步建立对人工智能整个行业的认知。

“35岁前不碰AI=主动降薪”

“40岁前不接触AI=主动辞职”

各大行业、各大公司正在疯狂部署AI私有化‼ 技术负责人、Java开发、软件测试、项目经理、产品经理…都在用AI对抗裁员危机!希望各位伙伴也能提前储备AI能力,提升自身竞争力!

AI大模型从0到精通全套学习大礼包

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。

只要你是真心想学AI大模型,我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来,我也真心希望帮助大家学好这门技术,如果日后有什么学习上的问题,欢迎找我交流,有技术上面的问题,我是很愿意去帮助大家的!

如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行,可以扫描下方链接👇👇
大模型重磅福利:入门进阶全套104G学习资源包免费分享!

01.从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

02.AI大模型学习路线图(还有视频解说)

全过程AI大模型学习路线


03.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


04.大模型面试题目详解

05.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。


智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌,通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌,构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论,还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作,把课本知识变成真本事‌!


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应届毕业生‌:无工作经验但想要系统学习AI大模型技术,期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌:非技术背景但关注AI应用场景,计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈:传统开发者(Java/前端等)学习Transformer架构与LangChain框架,向AI全栈工程师转型‌。

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