TensorFlow镜像支持Eager Execution吗？开发调试全知道
2025/12/27 16:27:18
近期，AI大模型领域的明星企业DeepSeek彻底火了——不仅因技术迭代频繁引发行业关注，其公开的招聘薪资更是让无数程序员、技术小白直呼“打破认知”。不少小伙伴私信问我这份薪资的真实性，今天就整理了多个招聘平台的一手信息，结合行业解读分享给大家，想入局大模型领域的建议收藏备用！
先放一张核心岗位薪资截图镇楼，大家感受下这份“诚意”：
从公开岗位信息来看，DeepSeek对大模型相关技术人才的投入堪称“行业顶流”，核心技术岗薪资直接拉满：
- 大模型全栈工程师：50-80K·14薪，重点标注“应届生可投、无经验限制”，相当于应届生年薪直接冲刺50W+；
- 核心系统研发工程师：50-90K·14薪，本科及以上学历即可，同样不设经验门槛，主攻大模型底层系统搭建；
- 深度学习研究员：50-80K·14薪，硕士学历优先，要求有算法论文发表经历，侧重大模型算法创新与优化。
以上岗位虽薪资诱人，但毕竟聚焦大模型核心技术，有一定门槛也能理解。不过有个非核心岗位却让我格外关注，堪称“隐藏高薪款”：
这个“高级QA测试工程师”岗位，要求3-5年测试经验，薪资却高达35-60K·14薪，远超行业同岗位平均水平（普遍20-40K）。再看岗位要求，表述得相当宽泛：仅提及“计算机相关专业”“具备移动端测试能力”“有自动化测试经验”等基础条件。
具体工作职责包括：
- 负责app、网页上线前的全流程回归测试，保障产品稳定性；
- 针对用户反馈的问题进行案例复现、跟踪闭环，确保问题解决；
- 日常深度使用现有产品，主动挖掘潜在的功能、体验类问题。
看起来要求不高，但懂行的都知道：“什么都不明确要求，往往意味着要求更全面”——毕竟是服务大模型相关产品，测试岗位不仅要懂传统测试流程，还得对AI产品的特性有基本认知，否则很难精准发现问题。
除了单个岗位的信息，网上还流传着一份整理更全面的DeepSeek招聘汇总，涵盖多个职能岗，大家可以参考：
没想到连UI设计岗薪资都这么亮眼，只能说AI行业的红利确实在向全职能渗透。这里也想问下大家：有没有去过DeepSeek面试的朋友？真实面试难度如何、考察重点是什么？欢迎在评论区分享经验！
当然，DeepSeek的吸引力不止高薪，福利体系也相当完善，直接覆盖职场人核心需求：
- 基础保障类：住房补贴+交通补助，直接减轻一线城市生活压力；
- 职场氛围类：免费零食下午茶+定期团建聚餐，提升工作幸福感；
- 生活平衡类：带薪年假+节日专属福利，兼顾工作与个人生活。
能看出福利配置很务实，没有太多花里胡哨的东西，都是职场人真正需要的。
不过这里要给大家提个醒：DeepSeek主攻大模型与AGI（通用人工智能），属于AI领域技术密度最高的赛道之一，看似“无经验限制”的岗位，实则隐藏着对“学习能力”“技术敏感度”的高要求。之所以开出顶薪，一方面是为了抢顶尖人才，另一方面也能看出其对大模型技术落地的迫切需求。
有业内资深人士解读：“AI企业的这类高薪岗位，从来不是给‘只会单一技能’的人准备的，而是瞄准那些综合能力强、能快速跟上大模型技术迭代节奏的人。”
不少网友看完薪资后，也发出了真实感慨：
- “薪资高到瞬间心动，但看到要求里的‘开源精神’‘基础算法能力’，默默关掉了招聘页面——还是先补技能吧！”
- “应届生年薪50W？原来选择赛道真的比盲目努力重要，后悔当初没早点关注大模型。”
- “福利是真的香，但门槛也是真的高。建议想投递的先掂量下自己的简历：有没有拿得出手的项目经验、是否具备AI相关基础？”
最后也想跟各位想入局大模型领域的小白、程序员说句实在话：高回报必然伴随高要求，与其羡慕别人的高薪，不如把注意力放在自身技能提升上。如果是零基础，建议从Python、机器学习基础入手，先搭建核心知识框架；如果已有编程基础，可以针对性学习大模型全栈开发、自动化测试等细分方向，结合实战项目积累经验。
毕竟，AI大模型的风口还在持续，现在开始积累技能，未来才能抓住更多类似的高薪机会。
如何学习大模型 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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
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。