还记得今年某大厂公布了2024年财报，数据显示，截至2024年12月31日，员工总数为194320人，而截至2023年12月31日，这一数字为219260人。
这也意味着，过去一年减员了近24940人。
这不是个例——在互联网全面进入存量竞争、企业纷纷“降本增效”的大背景下，传统开发岗位的HC正在快速收缩……
然而，传统程序员降薪、裁员的同时，AI相关技术岗位却在疯狂扩招！
超过60%的企业正布局AI产品，比起传统岗，现在最吃香的就是「大模型应用开发工程师」
前段时间DeepSeek给大模型开发工程师开出了11万月薪（14薪），年薪高达154万！字节、华为等大厂也在疯抢大模型人才，薪资逆势上涨150%，年薪70-100万已成常态！👇🏻👇🏻
一边是传统岗位加速淘汰，一边是大模型人才一将难求！冰与火的反差，正在技术圈残酷上演！
上周，一位大厂P9的技术朋友直言：“市场饱和、内卷加剧，传统技术岗都将失去竞争力。AI这波风口，是技术人近几年最好的、也可能是最后的破局机会！”
仔细看看这些HC要求，企业急需的大模型工程师，必须掌握三大核心技术：
✅RAG：融入外部信息，修正模型输出，给模型装靠谱大脑
✅Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……
✅微调：针对特定任务优化，让模型适配业务
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掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。
学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。
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深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。
应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。
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学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。
构建垂类场景下的智能助手（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）。
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