35岁程序员危机:科技行业快速变化,如何应对年轻竞争者的挑战?
【摘要】35岁程序员面临技术更新快、年龄歧视和薪资要求高等多重职业危机。在AI时代,掌握大模型技术成为关键竞争力,不会使用AI工具的人将被职场淘汰。程序员需通过持续学习、掌握提示词工程、RAG系统等技术转型发展。文章提供了4个阶段的大模型学习路径:从初阶应用到模型训练,再到商业闭环,帮助程序员提升AI应用能力。资料含思维导图、案例手册等,免费分享助力职业转型。
一、35 岁程序员为何深陷危机
1.科技行业特性引发危机
科技行业的快速发展是程序员在 35 岁陷入危机的重要原因之一。这个行业以其惊人的速度不断演进,技术更新换代如同疾驰的列车,让人应接不暇。大龄程序员在这场技术的竞速中,往往面临学习能力和适应能力下降的困境。相比之下,年轻程序员如同海绵一般,能够迅速吸收新的知识和技能,在竞争中逐渐占据上风。
随着时间的推移,年轻程序员的数量持续增加,进一步加剧了竞争的激烈程度。他们带着最新的技术理念和无限的活力涌入职场,给大龄程序员带来了巨大的压力。在这个充满挑战的环境中,35 岁的程序员们仿佛陷入了一个难以挣脱的漩涡。
2.多方面因素导致危机
技术更新快,大龄程序员不易跟上最新技术趋势,在面试和招聘中处于劣势。
在当今的科技领域,技术的更新速度令人咋舌。新的编程语言、框架和工具层出不穷,就像不断涌动的潮水,冲击着程序员们的知识体系。大龄程序员由于工作和生活的压力,可能无法像年轻程序员那样投入大量的时间和精力去学习新的技术。这使得他们在面试和招聘过程中,往往难以展现出与年轻程序员同等的对最新技术趋势的把握能力,从而处于劣势地位
年龄歧视现象普遍存在,公司更倾向于招聘年轻员工。
年龄歧视在科技行业中并不罕见。许多公司认为年轻程序员更具有创新精神和活力,能够更好地适应高强度的工作节奏。他们往往更倾向于招聘年轻员工,而对大龄程序员持怀疑态度。这种偏见使得 35 岁以上的程序员在求职过程中面临重重困难,即使他们拥有丰富的经验和专业知识,也可能因为年龄而被拒之门外。
大龄程序员工资要求较高,成为雇主犹豫的因素。
随着年龄的增长和经验的积累,大龄程序员通常对工资有较高的要求。然而,对于雇主来说,这可能成为一个犹豫的因素。在考虑成本效益的情况下,他们更倾向于招聘薪资要求相对较低的年轻程序员。这使得大龄程序员在薪资谈判中处于不利地位,进一步增加了他们的就业难度。
二、35 岁程序员的出路在哪里
底层逻辑
人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。就好像现在职场里谁不会用PPT和excel一样,基本上你见不到。你问任何一个人问他会不会用PPT,他都会说会用,只是说好还是不好。你除非说这个岗位跟电脑完全无关。但凡说能用上电脑的,基本上都会用excel和PPT,你不会用的基本上都被淘汰了,逻辑一样。
人工智能虽有一些应用场景,好像跟普通人没关。如智能驾驶,人脸识别,好像跟普通人关系不太大,我们都是被动使用。但现在这大模型跟我们每个人都有关,它是一个强大提升工作效率工具。你不会用,将来就好像跟PPT和excel一样,你就会慢慢的被职场淘汰。
会用就行?好像我们会用大模型,好像很简单对吧?无论是文心,还是通义千问,还是ChatGPT,用起来很简单,就是聊天不就OK?但其实不够,因为我们用它不只是当搜索引擎,用它是为提升工作效率,所以还要用的好。
什么叫用的好?
如写文章,PPT,写excel,可让他给你进行优化。甚至codding,也可让大模型帮你写。当然说让它完全替代你的代码不可能,但是你可以用它给你写一些框架性东西或具体的一个小问题,可直接让他写,然后拿过来你试下好不好用,甚至有bug也可以让他改一下。这样其实还是大幅度提升工作效率,最终跟PPT和excel依然逻辑类似。
三、未来展望
35 岁危机并非只针对程序员群体,程序员需正视问题,采取积极应对策略,不断提升自己的能力和价值,拥抱未来变革。
未来,程序员职业发展面临着诸多挑战与机遇。随着科技的不断进步,行业的快速发展,程序员们需要不断适应变化,提升自身竞争力。
一方面,技术的更新换代将持续加速。新的编程语言、框架和工具会不断涌现,程序员们需要保持学习的热情,紧跟技术发展趋势。无论是大数据、云计算、人工智能等前沿领域,还是其他新兴技术,都需要程序员们积极探索和掌握。只有不断提升技术能力,才能在竞争激烈的职场中立足。
另一方面,行业的多元化发展也为程序员带来了更多的机会。除了传统的编程领域,程序员可以考虑向其他相关领域拓展,如项目管理、产品管理、技术咨询等。通过跨学科学习和培养多元化的技能,程序员可以拓宽自己的职业道路,增加职业发展的可能性。
同时,团队协作和沟通能力的重要性也将日益凸显。在复杂的项目中,程序员需要与不同背景的人合作,共同解决问题。良好的沟通能力和团队协作能力可以帮助程序员更好地理解需求,提高工作效率,为团队创造更大的价值。
对于 35 岁的程序员来说,未来的道路充满挑战,但也充满希望。只要积极应对,不断提升自己,就能够在职业生涯中取得更大的成就。可以通过持续学习、深耕特定领域、转型管理或项目角色、自主创业等方式,为自己的未来发展打下坚实的基础。
在未来,程序员们还需要关注行业趋势,把握市场脉搏。随着移动互联网、物联网、人工智能等技术的普及,行业的发展方向也在不断变化。程序员们需要及时了解这些变化,调整自己的职业规划,以适应市场的需求。
总之,程序员们要正视 35 岁危机,积极拥抱未来变革。通过不断提升自己的能力和价值,程序员们一定能够在未来的职业生涯中取得成功。
四、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。
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02.如何学习大模型 AI ?
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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。
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