尽管传统Java开发市场有所衰减，但AI时代下，大厂仍需Java技术栈来落地大模型应用项目。文中列举了高德、小红书、腾讯、百度等采用Java技术栈的AI项目，并提供了判断AI企业价值的标准：选择有实际业务场景、能赚钱的大厂AI部门，可实现技术提升与薪资增长。Java开发者可通过抓住AI大模型应用开发这一新兴方向，实现职业发展与薪资突破。

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上次刷到网友求助offer怎么选？

高德扫街的大模型应用开发Java岗位 VS 另一大厂的offer，两者薪资都不差，福利都拉满，网友很纠结怎么选。

当时博主强烈建议他选高德扫街的大模型应用开发Java岗位。原因如下：

① 从经济角度出发，薪资到位，福利给够，没有理由不选它。

② 从价值角度出发，高德扫街是阿里旗下高德地图的核心业务板块，业务在增长，公司在赚钱，这无疑是堆资源、抢人才的核心项目。不仅能跟着它完成技术提升，还能得到更多资源的支持，同时又有大厂背书，顺便把钱赚了。

除了薪资以外，还有更多增值空间，能为未来的职业发展提供更大的价值，何乐而不为？

不得不说，这两年AI大模型应用开发实在太火了！

今天又刷到网友发帖：28天，面了33家，拿到4个50K+AI大模型应用开发offer！

Java2026年新的方向已经很明显了，直接冲AI大模型应用开发！

近两年，由于时代变迁太快，Java的应用市场在衰减，因此网上都在唱衰Java。

确实如此。传统的Java后端开发的现状是薪资不是很高，以至于大家觉得现在Java不值得入行。

而进入AI时代后，大厂、央国企那些用Java语言开发项目、产品想要快速跟上时代的脚步，还是得依赖Java这套框架来落地大模型应用项目。

比如，以下大厂的AI大模型落地应用项目均采用Java语言，因此这些企业对Java技术栈的AI大模型应用开发有招聘需求：

✅高德扫街榜：从高德地图移动架构核心团队招聘信息来看，其要求开发者精通 Java 语言，并参与高德扫街榜等关键业务优化。

✅小红书点点：小红书后端主要采用 Java 语言开发。小红书点点作为小红书基于珠玑大模型开发的产品，其底层技术架构大概率会沿用小红书后端的 Java 语言，且 Java 的高效、稳定等特性也适合处理小红书的海量用户数据与高并发请求。

✅腾讯混元 Turbo：腾讯混元 Turbo 支持 Java 语言，开发者可下载腾讯云提供的支持 Java 等语言的 SDK，或直接使用 HTTP 请求来进行相关开发。

✅百度地图 LD-VLG：百度地图 Android SDK 支持 Java 语言，开发者可使用 Java 基于该 SDK 开发相关功能，如地图展示、路径规划等。百度地图 LD-VLG 端到端多模态地图生成大模型作为百度地图相关项目，其在 Android 平台的应用开发会采用 Java 技术栈。

由于目前AI太火了，不仅大厂成立了AI部门，市场上还新生了许多AI初创公司，机会多了也有纠结，怕去风口上的公司只是烧钱讲故事，又怕去技术强的却完全找不到落地场景。那么，如何判断哪些AI企业值得加入呢？

① 想要稳定，且有技术提升空间，首选大厂AI部门。

② 看业务场景，主要看业务是不是实实在在地解决了用户具体痛点问题，以此推测到底能不能赚钱。特别是对于AI初创企业，赚钱活下来很重要。

③ 看技术深度，用于判断是不是有技术提升空间。

④ 其他则看薪资、看团队氛围、看领导风格。

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

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
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✔️ 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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