Python 内置函数：那些你见过但未必真正了解的“老朋友“
2026/1/9 2:16:29
文章指出当前就业市场低迷，但春节后很快进入春招旺季，建议现在就开始准备。重点推荐两个普通人也能入行的AI方向：AI大模型应用开发师（年薪最高72万）和AI大模型训练师（年薪最高45万）。AI行业正处于风口，薪资和发展空间广阔，适合当前想换工作或寻求高薪的人士。抓住这两个月的准备时间，可在年后春招中抢占先机，实现职业跨越式发展。
年味儿越来越浓，就业市场却先“慢”了下来。
想换工作的朋友都在盘算：“再熬两个月就过年了，年后再找吧。”
现在打开招聘软件翻一圈就知道，除了那些挂了大半年的“僵尸岗位”，新增的招聘需求肉眼可见地少，整个市场都透着一股“歇年”的劲儿。
之前刷到个网友的吐槽，说自己裸辞后找了一个月工作，投了上百份简历，最终只收到7、8个面试邀请，大部分还都是聊两句就没下文的无效面试。
底下一堆人跟帖附和，说自己也在经历同样的困境，年关找工作，难上加难。
有个容易被忽略的关键点：今年的春节在2月底。
这就意味着，过完年回来没几天，就要直接进入“金三银四”的春招旺季。
你以为的“年后再准备”，很可能会错过最佳的准备时间——等你正月十五过完慢悠悠更新简历、了解行情，别人早就拿着offer入职新公司了。
所以要是你已经打定主意年后离职换工作，别等了，从现在开始就要规划起来。
而规划的第一步，就是选对行业。
老话说得好：“站在风口上，猪都能飞起来。”
找工作这事儿，选对行业比闷头努力重要多了。
选对了上升期的行业，跟着行业一起成长，薪资和发展空间都不用愁；要是选了下坡路的行业，再怎么拼可能都是徒劳。
要说这两年最火的行业，人工智能绝对排得上号。
不管是互联网大厂，还是各种初创公司，都在往AI领域砸钱；从日常用的智能聊天机器人，到工作里的文案生成工具，AI产品也越来越多。
对应的，这个行业的薪资和岗位需求量也一直在暴涨，妥妥的风口行业。
很多人可能会觉得，AI是高科技领域，门槛肯定很高，普通人根本进不去。
但其实不然，今天就给大家介绍两个普通人也能入行的AI方向，不用你是顶尖技术大神，只要找对方法，就能搭上这波风口红利。
1
AI大模型应用开发师
可能光听名字，大家会觉得有点懵，其实咱们用大白话解释一下就懂了。
AI大模型就像是一个拥有超强能力的“天才大脑”，而AI大模型应用开发师的工作，就是把这个“天才大脑”的能力，用到我们日常的产品里。
比如把它集成到客服系统里，让机器人能自动回复客户的问题；再比如把它用到办公软件里，让它能帮我们自动生成会议纪要、写工作报告。
这个岗位不需要你从零开始研发大模型，更多的是做“应用落地”的工作，核心是懂业务、会用相关的开发工具。
现在很多大模型都开放了接口，只要你能理解用户需求，把业务逻辑梳理清楚，就能利用这些接口开发出实用的AI应用。
比如现在很多公司需要的AI文案工具、智能数据分析工具，都是靠这个岗位的人开发出来的。
而且随着越来越多的企业想用上AI，这个岗位的需求还在持续增加。
2
AI大模型训练师
这个岗位就更贴近普通人了，咱们可以把它理解成“AI的老师”。
AI大模型刚开发出来的时候，就像是一个刚出生的小孩，虽然有超强的学习能力，但很多东西都不懂，回答问题可能会出错，甚至会说一些不符合常识的话。
而AI大模型训练师的工作，就是教这个“小孩”成长。
具体来说，就是给AI大模型提供大量的优质数据，比如整理好的对话文本、标注好的图片信息；
然后根据AI的回答，判断它回答得对不对、好不好，把错误的地方指出来并修正；
还会教它理解不同场景下的需求，让它的回答更精准、更符合人类的语言习惯。
这个岗位对技术的要求更低，更看重耐心和细心。
比如你需要仔细审核AI的每一个回答，找出其中的问题；还要能清晰地梳理出修正思路，让AI能快速理解并改进。
3
二者薪资情况
据猎聘最新的在招岗位数据显示，这两个岗位的薪资都相当可观。
其中，AI大模型应用开发工程师的年薪最高能达到72万；就算是门槛相对较低的AI大模型训练师，年薪最高也能达到45万。
图片来源网络，侵删
而且这还只是目前的薪资水平，随着AI行业的持续发展，后续的薪资还有很大的上涨空间。
对于想换工作、想拿高薪的人来说，这两个岗位无疑是很好的选择。
年关找工作难是事实，但我们不能因此就消极等待。
现在距离年后春招还有两个多月的时间，正好是准备的黄金期。
如果觉得当前行业没前景，薪资上不去，不妨考虑一下AI这个风口行业。
等年后春招一开始，就能直接发力，比别人快一步拿到高薪offer。
风口不常有，抓住了就能实现职业的跨越式发展。
与其在等待中浪费时间，不如从现在开始行动起来，为年后的新工作做好充分准备～
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
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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。