文章讲述AI领域特别是大模型方向的就业前景。科技巨头如腾讯、阿里、Meta等大力布局AI，导致人才紧缺，薪资飙升。2025年AI岗位需求增长10倍，核心技术岗供需比低至0.39。大模型研发、端侧推理等复合型人才尤为抢手，建议技术党深耕核心领域，复合型人才聚焦AI场景落地，抓住当前AI高薪红利期。
2025年底，AI绝对是科技圈最火的赛道！不管是国内腾讯、阿里，还是国外的Meta，都在疯狂调整布局搞AI。这波操作直接带飞了AI就业市场，核心人才根本不够抢，薪资更是一路飙升，不管是在职程序员，还是准备毕业的大学生，选对AI方向绝对不吃亏。
01
巨头都在猛冲AI
现在大厂早不是小打小闹试AI了，全是体系化攻坚，就想在这个赛道站稳脚。
腾讯最狠，刚宣布重构大模型研发体系，新成立了AI Infra、AI Data、数据计算平台三个核心部门，就是要搞“研发铁三角”。人才方面更是下血本，挖了前OpenAI的姚顺雨当首席AI科学家，校招对AI人才直接开2倍薪资，还有“青云计划”薪资上不封顶，就差把“求贤若渴”写脸上了。
阿里则是把AI往实际场景里套，千问APP刚接入高德地图，现在查路线、找地方，千问都能直接给方案还能唤起导航。后续还会对接消费、支付这些场景，AI落地的岗位只会越来越多。
国外的Meta也没闲着，砍了部分元宇宙团队，把资源全砸到AI眼镜这类硬件上。国内字节、理想、阿里也都在搞AI硬件，这赛道的人才需求肉眼可见地涨。
说白了，政策和市场都在推AI，尤其是端侧AI，未来几年市场规模会从几千亿涨到万亿级别，咱们从业者的机会肯定少不了。
02
AI就业市场真相
岗位暴增，但好人才仍紧缺。大厂一发力，AI岗位直接井喷。2025年上半年，AI新发岗位和简历投递量都涨了10倍以上，但供需还是失衡，核心技术岗尤其缺。比如搜索算法岗，5个岗位抢2个人，供需比才0.39。
为啥这么缺？因为AI核心领域，比如大模型研发、端侧推理，需要既懂理论又能落地的复合型人才，这种人才培养周期长，短期补不上来。现在不仅大厂抢人，AI创业公司、车企这些也加入战局，甚至跨行业挖人，腾讯就从字节挖了不少AI研究员。
还有个好消息，AI岗位不只是招技术党了。产品、运营这些非技术岗的AI需求也涨了7倍多，形成了全链路的招聘需求。不管你是学计算机的程序员，还是有其他行业经验的，只要沾点AI边，都有机会。
03
AI热门岗位薪资表
看完直呼真香。人才紧缺直接推高了薪资，下面这份薪资表是结合行业调研整理的，不管是应届生还是老程序员，都能参考：
薪资梯度很明显，顶尖技术岗年薪轻松破百万，核心技术岗平均月薪近7万，就算是非技术的AI运营，薪资也比不少行业高。校招更夸张，AI领域月薪5-8万的应届生岗位占比超4成，8万以上的也有14%，相当于7个应届生里就有1个年薪百万，腾讯这些大厂更是直接开2倍薪资抢人。
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抓住机会
选对方向比努力更重要。AI赛道机会虽多，但也不是随便就能站稳脚。现在端侧AI虽然火，但重量、续航这些技术难题还没解决，能搞定这些的人才，绝对是香饽饽。
给大家提个醒：如果是技术党，就深耕大模型、算法、算力这些核心领域，多练工程实践能力；如果是复合型人才，就聚焦AI场景落地，把行业经验和AI技术结合起来。现在行业缺的就是能解决实际问题的人。
总的来说，AI现在就是高薪红利期，巨头都在砸钱布局，岗位只会越来越多。不管是想跳槽的程序员，还是找工作的应届生，抓住这波机会准没错！
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。
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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
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
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
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✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。
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