最近刷手机,满屏都是“就业难”、“裁员潮”之类的新闻。说实在的,那些宏观数据、行业报告,大家动动手指都能搜到,但看多了总觉得隔着一层纱,有点不痛不痒。
数据说就业率低,你如果正急着找工作,那还是得硬着头皮去找;数据说经济向好,你如果现在工作还算稳定,也未必就敢瞎跳槽。对吧?
所以,今天咱不扯那些大而空的东西,就聊聊我身边一圈朋友,以及从他们那儿听到的真实情况。样本不大,但绝对真实,给大家提供一个接地气的参考视角。
part1:老K,15年+运维老炮,技术总监 —— “被优化”的无奈
老K是我非常尊敬的一位前辈,技术扎实,管理经验也丰富,在一家腰部互联网公司做技术总监。年前还在朋友圈晒团队outing,过完年回来,整个业务线被“连锅端”了。
用他的话说:“通知下来的时候都懵了。不是绩效问题,也不是能力问题,就是公司战略调整,我们这个业务‘不赚钱’,成了成本中心。”
他找工作找了快四个月。面试机会有,但非常挑剔。要么是对方嫌他年龄大了,薪资要求高(其实他已经自降身段了);要么是他看对方公司业务不稳定,怕进去没多久又黄了。最后,他接了一个比以前低一个级别的高级专家岗,薪资打了八五折。
他的感慨是:“现在市场上像我这样‘高不成低不就’的老家伙不少。以前是工作挑人,现在是人挑工作,还得互相挑。千万别觉得自己资历老就稳了,时代抛弃你的时候,连个会议邀请都不会发。”
part2:小A,3年开发,朋友公司 —— “地狱难度”的求职路
小A是我一个朋友公司的开发,三年经验,技术不错,人也灵活。因为公司融资不到位,整个研发团队裁了一半,他也在名单上。
他的求职路,堪称“地狱模式”。海投了上百份简历,回应者寥寥。好不容易有几个面试,一路过关斩将到三面、四面,最后却总被告知“岗位冻结了”或者“我们找到了更资深的人选”。
有一次,他面试一家小公司,一共就面两轮,第一轮是技术面,他自认为答得不错。第二轮老板面,老板上来就问:“你能接受996吗?我们这边创业公司,需要全身心投入。”小A犹豫了一下,表示可以接受高效率的加班,但不能接受无意义的坐班。然后,就没有然后了。
他苦笑着说:“现在一个初级岗位,可能有一堆被大厂优化下来的中级、甚至高级工程师在抢。我们这些‘中生代’的优势被挤压得很厉害。要求你啥都会,还要求你便宜、能吃苦。”
part3:我自己的团队与同行交流 —— “冻结”与“挑剔”是主旋律
从我自己的观察和与同行的交流来看:
- HC(招聘名额)冻结是常态:很多公司,特别是互联网公司,今年的HC卡得非常死。除非是关键岗位人员离职,否则基本不开放招聘。一个岗位要走特批,流程长得让人绝望。
- 技术栈要求更“务实”:以前可能还看你有没有了解些前沿技术,现在招聘要求非常直接——来了就要能干活。对你的要求不再是“广度”,而是你掌握的技能深度,是否能立刻解决我当前业务的问题。K8s、监控、成本优化、稳定性建设,这些能直接看见效益的技能,比啥都强。
- “平薪跳槽”已是幸运:想通过跳槽实现薪资大幅跃升的时代,暂时过去了。现在能找到一个薪资持平、业务稳定、团队氛围不错的机会,就已经是上上签。很多人甚至做好了降薪的准备。
总结与一点个人建议
聊了一圈下来,整体的感觉就两个字:“凉”和“卷”。
“凉”的是市场大环境,需求在减少,岗位在收缩。“卷”的是竞争程度,好一点的岗位,竞争者众,公司有足够的资本去挑三拣四。
作为我们运维工程师,或者说所有技术人,在这种环境下,我的几点不成熟的小建议是:
- 稳住,别浪:如果你现在的工作还算稳定,收入也OK,千万别因为一时不爽就裸辞。现在“骑驴找马”的难度,可能比你想象中高一个数量级。
- 深耕,别飘:减少无效学习,围绕你当前工作的核心技术和业务痛点进行深度钻研。把你负责的系统搞得更稳定,把成本优化得更低,把这些实实在在的成绩变成你简历上最硬核的部分。
- 拓宽“活下去”的技能:这里的技能不一定是技术。可以是多了解业务,培养自己的跨部门沟通能力,或者学学怎么做知识沉淀、带带新人。让自己成为一个“复合型”选手,而不仅仅是一个“工具人”。
- 保持心态,锻炼身体:行情差的时候,心态容易崩。千万别把自我价值和工作完全绑定。多运动,保持健康,陪陪家人。机会来的时候,你得有个好身体和好心态去接住它。
寒冬里,活下来就是胜利。咱们一起抱团取暖,积累能量,等待下一个春天。
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。
一直在更新,更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了,有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
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
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你:
✔️ 大厂内部LLM落地手册(含58个真实案例)
✔️ 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。