当风向改变，聪明的人调整帆，而固执的人等待风停。

“投了200份简历，面试0回复。”

“大厂刚入职3个月，团队解散被裁。”

“同事一天干完我一周的活。”

这不是段子，而是2025年无数IT人的真实困境。
当技术迭代加速、经济环境变化，有人薪资停滞甚至缩水，有人却逆势涨薪、手握百万Offer。
你，站在哪一边？

一、技术变革下，岗位价值正在重新洗牌

2025年，IT行业的分化已成定局。一些岗位因自动化、流程化而价值降低，另一些则因稀缺性和高门槛而水涨船高。

AI工程与应用：不一定要懂算法，但会部署大模型、做AI Agent开发、优化推理效率的人，成了企业争抢的香饽饽。

现实数据：2024年，初级开发岗招聘需求同比下降近30%，而安全、嵌入式岗位薪资涨幅领跑全行业。
你的选择：是停留在舒适区，还是主动向高价值领域迁移？

二、学历、实习、年龄：三座大山压向求职者

当行业进入存量竞争，筛选标准愈发严苛：

📌 1. 学历成“硬门槛”

• • 算法、核心研发岗：非985/211硕士，简历难进面试池。

• • 银行、国企IT岗：明确要求“双一流”背景，双非本科生机会渺茫。

• • 某车企HR坦言：“我们只看双985，这是效率最高的筛选方式。”

📌 2. 实习=“入场券”，无实习=无机会

• • “先实习，后转正” 已成大厂和中型公司的主流模式。

• • 得物、字节等公司，校招Offer中实习生占比超70%。

• • 应届生感叹：“没实习经历，连面试机会都没有，怎么打破这个死循环？”

📌 3. 年龄焦虑提前至30岁

• • 35岁危机？现在30岁就开始焦虑。

• • 优化名单中，30岁以上员工占比偏高，“性价比”成为隐形筛选标准。

三、破局！2025年IT人的突围路径

别慌！聪明人早已找到新方向：

✅ 转向高潜力赛道

• • AI应用工程：掌握大模型部署、Agent开发、RAG优化等实战技能，不做研究员也能吃上AI红利。

• • “技术+行业”融合：

  • • 计算机 + 金融 → 金融科技（FinTech）

  • • 计算机 + 医疗 → 智慧医疗（医疗信息化、AI辅助）

  • • 计算机 + 农业 → 数字农业（精准种植、无人机巡检）

• • “技术+业务”思维：从“执行者”升级为“解决方案专家”，懂技术更懂客户痛点。

我每隔一段时间都要从Boss直聘上看看大模型相关工作招聘情况，每每看到薪资那一刻都会让我恨不得年轻10岁，然后去应聘一下这些职位，因为太香了！

这些职位的薪资相比较传统的运维或者开发来说，薪资要高出不少，这说明，目前整个行业都比较缺少大模型方面的人才。

这几年大家也发现了找工作很难，为什么呢？ 道理很简单，就是人才需求量太少了，而找工作的人又比较多，这样直接造成了竞争加剧。这样的结果就是大家要不上薪资去。

而AI领域目前处于高速发展期，人才需求量非常大，工作岗位多，但是人才少，自然就没有什么竞争，机会就会有很多了。大家之前无论你是做运维还是做开发，转一下大模型还是很简单的。

我们想象一下，目前企业到底需要什么样的人呢？那就看企业需要做什么！

在我看来，企业的需求无外乎就这么几点：

1）企业需要私有部署大模型（大模型部署）；

2）企业需要定制自己的大模型（大模型微调）；

3）企业需要结合自己的场景做AI应用落地（智能体、RAG、AI应用开发）；

4）大模型部署了又需要人来维护（大模型运维）；

这个是趋势，是热点，需求量很大。所以大家学一下对你的职业生涯发展一定有帮助。哪怕你现在用不到，将来有一天你们公司一旦有这方面需求了，那你自然就有了用武之地！

四、AI大模型学习路线

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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