深度学习研究员月薪8万-11万、AGI实习生日薪500元-1000元、AIGC领域百万年薪岗位频现…… 2025年春季招聘大幕拉开，人工智能（AI）无疑是全场最耀眼的“顶流”，从科技巨头到创新企业纷纷加码抢人，让AI人才彻底成为就业市场的“香饽饽”。但在求职者扎堆涌入的同时，不少人也在困惑：没有硬核技术背景，普通人如何抓住这场产业浪潮的机遇？

1、求职大军“挤爆”AI赛道，同比增幅超200%

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

图片来源：智联招聘

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

企业端的抢人攻势同样猛烈。蚂蚁集团、网易等科技巨头将AI人才引进纳入战略布局，宇树科技等创新企业开出最高7万元月薪争夺技术骨干，部分企业更是直接抛出百万年薪招募AIGC核心人才。据工信部预测，2025年中国AI核心产业规模将突破5000亿元，带动相关岗位超300万个，这一庞大的市场体量正持续释放就业红利。

有企业在招聘会上抛出百万年薪招募AIGC相关工作岗位。图片来源：央视网

2、400万人才缺口待补，“交叉复合”成破局关键

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

面对紧迫的人才需求，高校正加速构建培养体系。目前，清华大学、北京大学等超过500所高校已开设人工智能专业或专门学院，从基础理论到技术应用全方位培育专业人才。但仅靠传统理工科培养模式已难以匹配市场需求，“交叉复合”成为破解人才困境的核心方向。

武汉大学本科生院院长吴丹教授介绍，学校正推动人文学科与数字技术深度融合，通过“新文科”转型培养文理交叉人才；中国人民大学则在扩招计划中聚焦AI+智慧治理等前沿领域，提前布局复合型人才储备。这种“技术+专业”的培养逻辑，恰好契合了企业对跨界人才的迫切需求——既能理解行业痛点，又能运用AI工具解决问题的人才，正成为市场争抢的核心资源。

3、普通人的入场路径：不止于编程，“AI+热情”更具竞争力

“没有编程基础，能进AI行业吗？”这是春招现场最常见的疑问。事实上，随着AI技术的普及，行业对人才的需求已从“纯技术型”向“实用型”延伸，即使没有深厚技术背景，普通人也能通过精准定位找到属于自己的机会。

新兴岗位释放多元机遇

人力资源和社会保障部早已将人工智能工程技术人员、人工智能训练师纳入数字新职业目录，而2025年的春招市场更涌现出一批全新赛道：

• 内容创作领域：AI内容创作者、AI导演助手、AI剧本生成师等岗位异军突起，这类岗位无需深耕算法，却能通过驾驭AI工具实现创意落地，成为内容行业转型的核心力量。
• 技术支撑领域：数据标注工程师需求同比增长超50%，作为AI模型训练的“基石岗位”，其技术门槛相对较低，且上手速度快，成为新人入行的重要跳板。
• 知识传播领域：人工智能讲师招聘职位数同比暴涨112.4%，平均月薪达15792元，擅长将AI知识转化为实用技能的传播者，正成为人才培养体系的关键一环。

图片来源：央视财经

大佬支招：普通人的AI入行“捷径”

创新工场董事长李开复等行业顶尖人士曾在峰会上拆解过AI入行密码，为普通人提供了清晰路径：

1. 先练“AI沟通力”：Stability AI CEO阿卡拉朱提出，未来5年AI的“新编程语言”可能是自然语言。与其死磕Python语法，不如先学会用精准语言描述需求、拆解问题——能说清“目标用户25-35岁女性”“需对比3个竞品”的人，用AI生成市场报告的效率可能远超普通程序员。
2. 懂“模态”再选方向：AI的文本、图像、音频、视频等“模态”各有擅长，新人可花1-2个月体验主流工具，摸清不同模态的优劣，再结合兴趣深耕（如喜欢设计可选图像+视频模态），避免单点作战的局限。
3. 绑定“热情+AI”：这是最核心的竞争力。学考古的可用AI复原古墓壁画，做HR的可研究AI简历筛选，就连餐饮从业者都能借AI分析口味趋势——“AI是工具，不是终点”，把技术与自身擅长领域结合，才能形成不可替代的优势。

“技术变革中总会有岗位被替代，但新岗位的诞生速度永远更快。”vivo首席技术官施玉坚的话道出了本质。2025年的AI春招热潮，与其说是“技术人才的盛宴”，不如说是“变革适应者的机遇场”。对普通人而言，与其焦虑被AI取代，不如主动将其变为“马良神笔”——找准方向、打磨技能、结合优势，就能在这场产业浪潮中站稳脚跟。

4、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
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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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