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今年于我而言，最具里程碑意义的经历莫过于裸辞后成功转行AI大模型领域。回望过去4个月的转行攻坚期，再复盘此前两年的铺垫与积累，恰逢年末节点，把这段心路历程和实操经验整理成文，或许能给同样想入局AI大模型的小白或程序员同行们一点参考。

全文将从三个核心维度展开：缘起（为什么坚定转行AI大模型）、准备（裸辞前的全方位铺垫）、面试（寒冬下的AI岗位求职实战经验），每一部分都力求真实、详细，避免空泛的理论，主打可借鉴的实操干货。

一、缘起：为什么非要跳出舒适区，扎入AI大模型赛道？

很多人问我，裸辞转行风险这么高，为什么偏偏选了AI大模型？其实答案很简单：一是想跳出“温水煮青蛙”的内耗状态，二是认准了AI大模型的未来潜力。

用一句很戳我的话来说，就是“想走进旷野，去探索自己真正的人生价值”。回顾过往，从上学到工作，我一直走在按部就班的既定轨道上。尤其是工作后期的一年里，这种“按部就班”逐渐变成了“碌碌无为”——每天重复相似的工作内容，感觉时间在飞速流逝，却没创造出任何能让自己有成就感的价值。而AI领域，尤其是大模型方向，在我看来充满了无限的想象力，是能让个人价值与行业趋势同频共振的赛道，这是我想转行的核心根源。

如果说核心根源是内在驱动力，那当前工作的“瓶颈”就是转行的催化剂。虽然之前的工作薪资不算低，但入职一年后，新鲜感逐渐消退，工作内容越来越固化。我甚至能预想到，未来几十年可能都要在这种重复中度过。更让人难受的是，工作氛围的变化让团队越来越压抑，长期待下去只会慢慢消磨我对未知领域的探索欲和创造力。也就是在这个阶段，我坚定了“哪怕裸辞，也要及时止损”的想法。

最后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，而成本下降必然会推动AI大模型在各行各业的深度落地。对于想入局的人来说，这是最好的“窗口期”——越早投入，越能抢占行业红利，积累先发优势。

综上，在今年7月份，我正式提交了辞职申请，开启了我的AI大模型转行之路。

二、准备：裸辞从不是冲动，而是“蓄谋已久”的奔赴

这里必须先澄清一个误区：我所说的“裸辞”，只是没有提前找好下家，绝对不是毫无准备的冲动之举。相反，为了这次转行，我从知识、经济、心态、环境四个维度做了全方位的铺垫，这也是我能顺利转行的关键。

1. 知识能力铺垫：从“浅尝辄止”到“系统深耕”

其实我和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”——只会套用现成的模型和工具，对底层原理一知半解；研究生阶段本有机会深入探索，却因各种琐事错过了。真正的深耕，是在工作的两年里：我利用所有周末和节假日，沉下心来钻研AI的底层逻辑，还总结出了一套高效的学习方法——“以问题为导向”。简单来说，就是不害怕遇到问题，反而主动找问题，在解决问题的过程中深化对知识的理解（这里给小白提个醒：学习AI大模型别死记硬背，带着问题学效率会翻倍）。

有了这两年的基础，裸辞后我给自己规划了3个月的“系统攻坚期”，并制定了详细的学习框架，核心围绕“AI落地应用”展开，具体包括：

• 基础能力强化：巩固Python编程基础（AI开发的必备工具，一定要扎实）；
• 传统AI知识复盘：梳理机器学习、深度学习的核心理论，打好基础；
• 主流大模型钻研：深入学习GPT、LLaMA、DeepSeek等主流大模型的底层原理、架构设计；
• 实战项目落地：光说不练假把式，我结合自己的行业经验，做了一个AI落地应用项目（具体是XX方向，大家可以根据自己的过往经验选择，更容易出成果）。

值得一提的是，在学习过程中，我坚持在网上分享自己的学习笔记和项目进展。一方面是为了督促自己保持学习节奏，避免懈怠；另一方面也是为了保持和行业的连接，让更多人看到我的努力。现在这些笔记都整理到了我的GitHub仓库（地址：XXX，后续会持续更新优化），里面包含了从基础到实战的完整学习路径和问题解决方案，小白和刚入门的程序员可以参考，大概率能帮大家少走一些弯路。

2. 后勤保障铺垫：经济、心态、环境缺一不可

裸辞后的探索期，“后勤保障”直接决定了学习效率和心态稳定，这三点我都提前做好了规划：

• 经济准备：工作两年我攒下了一笔积蓄，计算过大概能覆盖3-6个月的生活开支，确保自己在探索期不用为房租、生活费焦虑，能全身心投入学习；
• 心态调节：从稳定的工作状态切换到充满不确定性的转行期，焦虑是难免的。我的应对方法是“每日复盘+外部连接”：每天晚上记录当天完成的学习任务，看着进度一点点推进，焦虑感会减轻很多；同时定期和同行、朋友交流，分享学习心得，避免陷入自我内耗；
• 环境选择：裸辞后千万不要一个人闷在房间里学习，很容易变得懒散、孤独。我家附近有一个图书馆，我每天坚持“朝九晚五”去图书馆学习，和其他学习者一起，既能保持规律的生活节奏，又能感受到积极的学习氛围，效率比在家高太多。

三、面试：寒冬下的AI岗位求职实战，这些经验能直接用

经过3个月的系统学习和准备，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比较严峻，但“寒冬之中有暖阳”——AI大模型作为新兴赛道，无论是国家政策支持还是企业布局，都处于上升期，岗位需求相对旺盛，这也是我能顺利转行的重要外部因素。

不过，外部环境只是辅助，能否拿到offer，核心还是要看自身的硬实力和求职策略。下面分享我的面试全流程经验，希望能帮到大家。

1. 面试前：先做“自我分析”，明确优劣势和预期

面试前我没有盲目投简历，而是先静下心来分析了自己的优劣势，并设定了合理的求职预期（这里要注意：是“整体求职结果预期”，不是“单场面试预期”，单场面试的不确定性太高，过度关注只会徒增焦虑）。

我的优势主要有三点：

• 两年行业工作经验：我本身想做的是AI落地应用方向，而不是基座模型研发，过往的行业经验能帮助我更好地理解业务需求，契合“AI+行业”的结合趋势；退一步说，即使暂时找不到AI方向的工作，也能回到原行业，有保底选项，心态会更稳定；（这里插一句：我发现求职市场上，2-3年工作经验的求职者似乎更受青睐，不知道大家有没有这种感觉？）
• 扎实的理论基础+实战项目：经过系统学习，我对大模型的底层原理有了深入理解，不是只会背八股文；而落地项目则是最好的“敲门砖”，能帮助我顺利通过简历初筛，面试时也有更多话题可聊；
• 学历优势：相对不错的学历能帮助我通过很多公司的简历初筛，在当前的就业环境下，这一点确实能加分。

我的劣势也很明显，主要有两个：

• 岗位匹配度不足：社招岗位大多要求“工作经验直接匹配”，而我没有AI相关的正式工作经验，这是最大的短板；
• 手撕代码能力退化：因为工作后长期没刷题，代码能力下降很多。前期有一场面试，和面试官聊原理、聊项目都很顺利，面试官特意选了一道简单的代码题，但我还是没做出来，非常遗憾。

针对代码能力退化的问题，我专门抽了一周时间，复盘了之前刷过的LeetCode题目（重点是数组、链表、动态规划等高频考点），总结了常见的解题思路和代码模板，后面再面试时，基本都能写出代码或清晰说出思路。这里给大家提个醒：无论应聘AI哪个方向，编程基础都很重要，手撕代码是必备环节，一定要提前准备！

2. 面试中：投递节奏、时间线与核心技巧

面试投递方面，我原本制定了“分行业、分岗位”的投递节奏（比如先投中小公司练手，再投目标公司；先投边缘岗位，再投核心岗位），但实际执行时因为各种原因没能完全按计划进行，最后还是选择了“海投”。这里给大家的建议是：如果时间充裕，尽量按计划分批次投递，针对性准备简历和面试，效率会更高；如果时间比较紧张，海投也可以，但一定要注意简历的针对性（后面会说）。

分享一下我的面试时间线，供大家参考（不同公司的招聘节奏可能不同，仅作参考）：

• 10月20日：确定探索期结束，开始准备简历和投递材料；
• 10月20日-26日：投递5-8家中小公司练手，同时根据面试反馈优化简历；
• 10月27日：正式开启海投模式，每天投递10-15家目标公司；
• 10月27日-11月20日：密集面试期，几乎每天2-3场面试（线上面试为主）；
• 11月20日：拿到第一份正式书面offer（之前有2-3个口头offer，要么岗位方向不匹配，要么公司计划变动没后续，这里吐槽一下：HR如果能及时同步结果，体验会好很多）；
• 11月21日-26日：陆续收到3-4份offer，筛选出2个比较合适的；
• 11月26日：停止面试，进入休息调整期；
• 12月8日：正式入职新公司，开启AI大模型职业生涯。

关于面试时间，传统的“金三银四”“金九银十”确实是招聘黄金期，但在AI大模型这种新兴赛道，招聘节奏相对灵活，大家不用过度纠结时间，只要自己准备充分了，随时可以投递。

3. 面试后：复盘总结，这些核心经验一定要记牢

经过多场面试的实战打磨，我总结出了4条核心经验，对小白和转行程序员来说，直接套用就能提升面试通过率：

• 原理一定要搞懂，别靠背八股文：这是最核心的一点！AI大模型领域的面试，非常看重对底层原理的理解，面试官很容易通过追问拆穿“背答案”的行为。只有真正系统掌握了原理，面试时才能从容应对各种追问，哪怕遇到不熟悉的问题，也能根据原理推导思路；
• 简历要“量身定制”，突出关键词匹配：现在很多公司用ATS系统筛选简历，核心是看关键词匹配度。建议大家根据目标岗位的JD，针对性修改简历，把JD中的核心关键词（比如“大模型应用开发”“Python”“机器学习”“项目落地”等）融入到自己的经历中；同时不要一份简历投所有岗位，不同方向的岗位（比如大模型训练、应用开发、数据分析），简历的侧重点要不同；
• 提前准备面试问题，重视复盘：面试前可以借助AI工具，根据自己的简历和目标岗位生成可能的面试问题，提前准备回答思路；每一场面试结束后，一定要及时复盘：面试官问了哪些问题？自己哪些回答得好？哪些没答上来？没答上来的问题怎么补充？多复盘几次，你会发现很多面试官的问题都是相通的，后面面试会越来越轻松；
• 保持好心态，别被单场面试左右：裸辞转行的面试周期通常比较长，期间难免会遇到面试失败、HR不回复的情况，很容易让人焦虑。这里给大家的建议是：不要把单场面试的结果看得太重，面试失败不代表你能力不行，可能只是岗位不匹配；只要最终能拿到符合预期的offer就好，过程中的小挫折都是正常的。

四、总结：转行只是开始，探索永无止境

回望这次转行经历，最终的结果虽然没达到我最理想的预期，但也处于第二层级的目标内，总体来说是圆满的。不过我很清楚，成功入职只是踏入AI大模型领域的第一步，后面还有很多知识要学、很多项目要落地，真正的探索才刚刚开始。

写这篇文章的初衷，是想把自己的真实经历和实操经验分享出来，给那些想转行AI大模型的小白和程序员同行们一点参考。如果我的经历能帮大家少走一些弯路，或者给大家一点坚持下去的勇气，那就足够了。

最后，祝所有想入局AI大模型的朋友都能顺利实现目标，在这个充满想象力的赛道上，创造出属于自己的价值！如果大家有任何问题，欢迎在评论区交流，我会尽量一一回复。

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。

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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

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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。

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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。

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