本文分享了作者从推荐算法转行大模型推理工程化的思考过程。推荐算法因流量见顶导致岗位需求萎缩，而大模型领域因ChatGPT的诞生创造了新需求，资本大量涌入但人才供给不足，薪资前景看好。作者详细介绍了大模型学习路径，包括提示词工程、RAG系统、智能体开发等内容，并提供了学习资料。作者认为现在是转行大模型的最佳时机，趁着门槛不高，供给未跟上，可以把握高薪机会。
最近研究了一下大模型相关的内容，决定从互联网的推荐算法转行做大模型推理工程化相关的工作。 所以简单说说我在这个决定中的思考过程。
1. 推荐算法岗的现状
我本来是一个在大厂做推荐算法的工程师。收入在行业里面算是中游水平, 就这么一直干着似乎也没什么问题。
但是互联网行业的岗位毕竟和公务员和事业单位比，不存在一个工作干一辈子的情况。这个工作能不能继续干完全取决于市场对于这个岗位有没有需求。
但是推荐算法今年的情况就是，流量增长见顶，需求萎靡。
前两年推荐算法很火，是因为4G出来以后有大量的移动端APP(抖音 快手 小红书等) 用户量激增，创作的内容需要通过推荐算法分发给最需要的用户。但是最近几年这几个APP的用户量增长基本见顶了，就算推荐算法推荐的再好，最大的一波用户增长红利已经结束了。
该用app的用户都已经用上了，连身边的老年人都已经在玩这些app了，还能有哪些新用户呢？无非就是让存量用户每天再多玩个1-2分钟就了不起了。相当于市场对于推荐算法真正的需求已经不多了。
所以从招聘市场的反馈来看，目前依然在招推荐算法的公司似乎只有字节和小红书了。只有字节的抖音系app以及小红书还有用户的增长。其他的公司都是缩招，反应到薪资上也是没什么涨幅。类似于阿里系的蚂蚁淘宝等公司，跳槽过去可能都是平薪。整个行业似乎都在卡30%的跳槽涨幅。
对于抖音生活服务，小红书电商这类新业务，整体体量小，基数低，可以去抢一抢阿里和美团的生意，看起来整体业务增长幅度还不错。只要不是算法做的特别差，随着不断通过各种渠道获取新用户，都可以有不错的业务增长，并不一定非得是算法牛逼。但是这类新的有增量的业务在市场上已经很小了。
对于一些老的业务，比如抖音短视频这类成熟型业务，都是各种高端技术以及极端的trick 才能获得不到百分之一， 甚至不到千分之五业务指标收益。说白了就是改革进入了深水区的感觉，再怎么改算法，都是费劲巴拉收益很小。典型的对数曲线增长。从老板的角度来看，再继续招更多的算法工程师也不能带来业务的收益，索性也就不继续招了。
所以传统的推荐算法在流量见顶的大环境下，岗位需求变得萎靡不振。
2. 大模型创造的新需求
今年年初，ChatGPT的横空出世，让人类看到了人工智能的更多可能。ChatGPT就像2016年的AlphaGo 一样，给各类创业者投资者打了一个样，AI原来可以这么牛逼。
虽然说现在的ChatGPT还只能当个查找资料的工具，但是让人们看到了更多底层的技术的巨大进步，预计在未来的几年会颠覆很多行业，只是暂时没有找到特别大的场景。
从英伟达的股价来看，资本是很看好这个新兴的增长点的。所以投了很多资本进去，这正是打工人收割资本家的好机会。现在资本家人傻钱多，此时不割，更待何时。
另外根据最近猎头的反馈，已经有很多的大模型公司都在疯狂招人了。有的原来做推荐算法的猎头甚至都要转行做大模型了。猎头是可以直接反应市场需求的一批人。
技术再牛逼，卖不出去，没有市场就是没用的。市场需求暴增但是供给跟不上的时候往往是价格最高的时候。反正我就是个打工的，既然都出来卖了，为什么不赶紧把自己卖个好价钱。
别跟我说什么深耕一个领域。纵观互联网这几年的发展，就知道这个行业没有什么值得深耕的。都是走快速扩张，抢占市场的逻辑。除非是特别小众，利润微薄的角落才允许你慢慢深耕。
只要是利润够多，就一个字，快。快速抢占市场是最重要的。
所以啥也别说了，我要去学习去转行了，趁着年轻，刚30，还没有因为35岁被hr把简历直接扔掉。
现在转行，门槛还不算高，还能趁着供给没跟上来多要一些工资。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。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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