文章分析AI相关岗位薪资情况，指出高薪岗位(最高100万年包)主要面向博士海归或博士985人才，能拿到此等薪资的人凤毛麟角。同时提醒职场风险，建议提前做好准备。后半部分介绍了JMeter常用插件的安装及使用方法。
“AI相关岗位薪资”
随着AI持续火爆，各大厂也都在招聘相关人才，近日OfferShow专门对AI相关岗位的工资情况进行了一期专题汇总，都是校招岗位
年包90W左右
年包100W
年包80w
70W
50W左右
40W左右
54W左右
34W左右。
看大家投票可信度还是挺高的，当然也有个例不在讨论范围内。
1.基本可以看出，年薪最高能达到100W的，要求已经是博士海归或博士985了。甚至有的岗位博士还在50左右；
2.硕士985在30，40左右，不超过50；
3.这还是最热门的AI相关，比其他岗位，比如，比软件开发还要高出一截，已经算是互联网天花板了。
能拿到此等工资的人数在多少呢？
以下是我国近四年的博士毕业生人数
2021年：博士毕业生人数为7.20万人。
2022年：博士毕业生人数为6.62万人。
2023年：博士毕业生人数为8.71万人。
2024年：暂无明确数据，但根据趋势推测，博士毕业生人数可能接近10万人。
根据数据显示，2024年应届毕业生以全国10万人算，它会占本科及以上人数占比大概1.6%，2024年本科及以上毕业人数在638万左右，这是全科，单算计算机就更少了，而计算机还分软硬件，网络等等那么多方向，所以这肯定比1.6%还要少，妥妥的凤毛麟角。
如果按照这个逻辑你就能看出，在职场能拿到年薪百万的概率太小了，况且这还是税前的，即使能熬到上级真正能拿到税后百万，也是在这帮人中挑选出来的优秀者，范围更小。按照这个概率，基本没普通人什么事了。
普通人唯一的出路还是创业，虽说创业九死一生，但成功的概率会比职场概率高一些。
况且，我们我们职业生涯是有生命周期的，它也遵循正态分布
中间最高点基本就是30-45岁左右，40多岁后面大概率会走下坡路，按现在产业的迭代速度，即使高管也有被裁的概率。体制内不在讨论范围内。
所以这样来看，职场还真是比较危险，提醒大家提前做好准备。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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。
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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
