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今年对我而言最具里程碑意义的经历，便是裸辞后成功转型AI大模型领域。回望过去4个月的转行冲刺，再复盘此前两年的积累与铺垫，恰逢年末节点，把这段心路历程和实战经验整理成文，或许能给同样想入局AI大模型的程序员或小白提供一份可参考的路径。

全文将从三个核心维度展开：缘起——为什么坚定选择转行AI大模型；准备——裸辞前的积淀与裸辞后的系统冲刺；面试——寒冬就业环境下的AI岗位突围经验。

一、缘起：从“按部就班”到“奔赴旷野”，为何锁定AI大模型？

用一句流行的话来概括转行的初心：我想跳出既定轨道，去旷野中探索真正能实现自我价值的方向。回顾过往，从上学到工作，我一直遵循着标准化的路径前行，但近一年来，这种“按部就班”让我愈发焦虑——感觉时间在飞速流逝，自己却始终在重复低效劳动，没能创造出真正有价值的成果。

而AI领域，尤其是大模型方向，在我看来是未来十年最具想象力的赛道。技术的突破正在重构各行各业的逻辑，这种“充满无限可能”的特质，恰好击中了我对“创造价值”的核心诉求，这也是我萌生转行想法的根源。

如果说对价值的追求是内在驱动力，那当前工作的瓶颈则成了转行的催化剂。虽然现职薪资尚可，但入职一年后，工作内容逐渐失去新意，一眼能望到未来几十年的重复循环。更关键的是，压抑的工作氛围不断蚕食我的探索欲和创造力，让我愈发坚定：哪怕裸辞，也要及时止损，奔赴更有潜力的领域。

真正让我下定决心的导火索，是DeepSeek等开源大模型的爆发。这一现象让我敏锐地意识到：大模型的研发与应用成本正在大幅降低，这必然会推动AI技术在各行业的规模化落地。“风口之上，顺势而为”，越早入局这个赛道，就能越早积累核心竞争力。于是，今年7月，我正式裸辞，开启了向AI大模型领域的转型之路。

二、准备：裸辞从不是冲动，而是“有备而来”的冲刺

必须强调：我所说的“裸辞”，只是没有提前找好下家，绝非毫无准备的盲目冲动。整个转行的底气，都来自于前期的长期积淀和裸辞后三个月的系统冲刺，具体可分为两大核心板块。

1. 核心能力准备：从“浅层应用”到“底层吃透”

其实我与AI的缘分早有铺垫：大三下学期就接触过AI相关学习，但当时只是“拿来主义”，只会套用工具和模型，对底层原理一知半解；研究生阶段本有机会深入探索，却因种种原因错过。真正的积累，始于工作后的两年——我利用所有周末和节假日，沉下心梳理AI核心知识，啃透底层原理，还总结出了一套高效的学习方法：跟着问题学。不畏惧遇到难题，而是把每一个问题都当成深入理解的契机，在解决问题的过程中构建知识体系。

有了这两年的基础，裸辞后我给自己制定了三个月的“系统冲刺计划”：围绕“AI大模型落地应用”这个核心目标，搭建了完整的学习框架，覆盖三大模块：Python编程基础（夯实工具能力）、传统AI算法（筑牢理论根基）、主流大模型原理与应用（聚焦前沿赛道）。

为了让学习更落地，我还独立完成了一个AI大模型落地应用项目（项目地址已同步至GitHub，文末附链接）。同时，我坚持在CSDN等平台分享学习笔记，一方面通过输出倒逼输入，确保学习节奏不中断；另一方面也能保持与行业的连接，提前积累人脉。这些笔记如今已整理成系列专栏，涵盖大模型基础原理、实战踩坑指南等内容，小白入门可以直接参考，能少走很多弯路。

2. 后勤保障准备：经济、心态、环境三重兜底

转行不仅是能力的比拼，更是后勤的较量。为了避免中途因压力放弃，我提前做好了三重兜底：

首先是经济兜底：工作两年积累的储蓄，足够覆盖三个月探索期的生活成本，让我能心无旁骛地学习，不用为“下一顿饭”焦虑；

其次是心态调节：从稳定的工作状态跳入充满不确定性的转行赛道，焦虑是难免的。我的应对方法是“每日复盘+保持连接”：每天晚上记录当天完成的学习任务，用“可视化的进度”对抗焦虑；同时定期和同行、朋友交流，避免陷入“闭门造车”的孤独感；

最后是环境营造：裸辞后我没有选择在家学习，而是固定去家附近的图书馆——每天准时打卡、规律作息，既能保持高效的学习状态，也能通过图书馆的环境保持与外界的连接，缓解独处的压抑感。事实证明，好的环境能极大提升学习效率，让我在三个月内完成了预期的学习目标。

三、面试：AI寒冬中的突围，这些经验能直接复用

经过三个月的系统学习，10月份我正式开启了面试之旅。不得不说，当前整体就业环境确实处于“寒冬”，但AI大模型作为新兴赛道，却呈现出“小气候回暖”的态势——国家政策扶持、企业数字化转型需求迫切，相关岗位的热度居高不下。

在面试前，我先做了一次全面的自我分析，明确了优劣势和求职预期（这里要注意：预期是“整个求职过程的结果”，而非“单个面试的成败”，因为单个企业的招聘需求、面试官偏好都存在不确定性，过度关注单场结果只会徒增焦虑）。

1. 自我优劣势拆解

优势主要有三点：

一是两年行业工作经验：我的目标是“AI大模型落地应用”，而非“基座模型研发”，而行业经验恰好能契合“AI+行业”的融合需求——这也是我区别于纯应届生的核心竞争力。退一步说，即使暂时找不到AI方向的工作，也能回归原行业，相当于有了“保底选项”；（这里插一句：面试中我发现，2-3年的工作经验在求职市场似乎是“黄金年限”，既具备一定的项目经验，又有较强的学习能力和可塑性，不知道其他同学有没有类似的感受？）

二是扎实的底层原理+落地项目：三个月的系统学习让我吃透了大模型的底层逻辑，而独立完成的落地项目则成了“简历敲门砖”——帮助我顺利通过简历初筛，面试中面对原理性问题也能从容应对，不会像“背八股”那样被轻易问住，甚至遇到不熟悉的问题，也能基于底层逻辑推导思路；

三是学历优势：在当前“简历内卷”的环境下，不错的学历能帮助我快速通过初筛，获得面试机会。

劣势也很明显：

一是AI相关工作经验缺失：社招岗位普遍看重“工作匹配度”，希望能直接复用过往经验，而我缺少AI领域的正式工作经历，这是最大的短板；

二是手撕代码能力退化：由于长期未刷题，前期面试中曾出现“原理聊得很好，但简单代码题没做出来”的遗憾情况。意识到问题后，我专门抽了一周时间复盘过往刷过的算法题，总结解题思路，后续面试中基本都能顺利完成。

2. 面试节奏与时间线

面试前我原本制定了“分行业、分岗位”的投递计划，但实际执行中因为企业招聘节奏等原因，最终选择了“海投+精准筛选”的方式（这里算是一个小教训：如果时间充裕，还是建议按计划精准投递，能减少无效面试的精力消耗）。

我的面试时间线供参考：10月20日结束探索期，开始完善简历并小范围投递5家小公司试水；10月27日正式大规模海投；11月20日拿到第一份正式书面offer（此前有3份口头offer，均因岗位不匹配或公司计划变动无后续，这里也想吐槽一句：企业招聘计划变动后，HR若能及时通知候选人，体验会好很多）；11月26日陆续收到3份合适的offer，便停止面试；休息两周后，12月8日正式入职。

这里补充一个小知识点：传统求职的“金三银四、金九银十”在当前环境下依然有参考价值，但AI领域由于人才缺口大，招聘节奏相对灵活，只要自身能力达标，随时都有机会。

3. 面试核心经验总结（小白必看）

结合多场面试的复盘，我总结了4个核心要点，能直接提升面试通过率：

第一，吃透底层原理，拒绝“八股式背诵”：这是AI面试的核心。面试官更看重对技术的理解而非背诵能力，只有真正搞懂原理，才能在面试中从容应对各种追问，甚至能基于原理推导未知问题的解决方案；

第二，深耕简历内容，提前做好问题预判：简历是面试的“核心剧本”，面试官的问题基本都围绕简历展开。建议提前借助AI工具（比如用ChatGPT根据简历生成可能的面试题）进行模拟演练，同时每面试完一场就及时复盘，整理高频问题的回答思路。面试次数多了会发现，很多问题都是重复的，后续回答会越来越流畅；

第三，稳住心态，聚焦“最终目标”：裸辞转行的面试周期通常较长，HR不反馈结果、面试失败都是常态，很容易让人焦虑。此时一定要记住：面试失败不是对个人的否定，只是“岗位不匹配”而已，不用过度纠结单场结果，只要最终能拿到符合预期的offer就成功了；

第四，定制化简历，精准匹配关键词：不要用同一份简历投递所有岗位！针对不同岗位的招聘需求，提炼核心关键词，将其融入简历的项目经历和技能描述中——因为很多企业会用ATS系统筛选简历，关键词匹配度直接决定能否进入面试。

四、总结：转行只是起点，探索永无止境

回望这次转行经历，最终结果处于我的预期第二层级，虽然不算完美，但总算顺利踏入了AI大模型的赛道。对我而言，这不是终点，而是真正意义上“创造价值”的起点。

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。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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