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2025/12/24 14:34:31 网站建设 项目流程

AI大模型时代,谁在收割技术红利?

2025年,人工智能领域迎来爆发式增长,以DeepSeek为代表的开源大模型以低成本、高性能重塑行业格局,企业争相布局AI赛道。

在这场技术革命中,大模型应用开发工程师一跃成为职场“顶流”——平均月薪超6.8万元、年薪百万岗位频现,甚至应届生实习日薪高达千元
。深兰人工智能教育结合行业趋势与人才需求,为你深度解析:为什么这一职业是当下最佳选择?如何抓住机遇,成为AI时代的“抢手人才”?


一、行业趋势:大模型技术推动人才需求激增

政策与资本双重驱动
国家《人工智能发展规划》将大模型列为战略重点,北京、上海等地出台专项扶持政策,工信部推出“大模型应用工程师”认证体系,为从业者提供权威背书
。资本层面,2023年大模型行业融资超200亿元,企业争相布局AI应用场景,催生百万级人才缺口

技术迭代催生岗位爆发
从静态提示词到多模态智能体平台,大模型技术已渗透金融、医疗、制造等全行业。RAG(检索增强生成)、智能体任务自动化、模型微调等技术成为企业刚需,相关岗位需求同比增长超300%

供需失衡下的“抢人大战”
智联招聘数据显示,AI人才供需比达1:10,大模型工程师、算法专家等岗位年薪普遍在60万-120万元,头部企业甚至开出200万元天价
。猎聘报告指出,50万元以上高薪岗位增幅超500%,技术壁垒高、复合型人才稀缺是核心原因


二、职业优势:高薪、前景、不可替代性
  1. 薪资天花板突破传统IT岗
  1. 职业发展路径清晰

3.技术壁垒构建护城河

大模型开发需掌握分布式训练、模型压缩、多模态融合等核心技术,普通程序员难以替代。企业更青睐具备PyTorch/TensorFlow实战经验、熟悉LangChain/AutoGen框架的复合型人才


三、入行门槛:如何快速成为企业争抢的目标人才?
  1. 核心技能矩阵

行业认知:金融、医疗、教育等场景的解决方案设计

​最后

我在一线科技企业深耕十二载,见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。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。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包:

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型?

人工智能技术的爆发式增长,正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议,到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦,再到招聘会上排起的长队,AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。


智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200%,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测,到2030年中国AI专业人才需求将达600万人,人才缺口可能高达400万人,这一缺口不仅存在于核心技术领域,更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么?

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② 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

③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

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 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。

所有的视频教程由智泊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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如果说你是以下人群中的其中一类,都可以来智泊AI学习人工智能,找到高薪工作,一次小小的“投资”换来的是终身受益!

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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