文章通过对比房地产行业衰落与AI行业崛起,指出选择比努力更重要。重点介绍了AI大模型应用开发工程师这一高薪岗位,年薪可达48万,核心工作是理解业务需求、使用现成AI接口、对接系统数据及解决实际问题。该岗位市场需求大,企业愿意培训零基础人士,是普通人低成本切入AI风口、实现阶层跨越的好机会。


刷到网友的分享,好友买了套单价9w的房子,现在跌了30%,目前每月房贷3.5w,每天一睁眼就得亏1k……

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评论区里一片唏嘘,不少人说自己身边也有类似的情况。

说实话,这几年房地产行业的不景气,早就不是什么秘密了。

走在大街上,能看到不少停工的工地,以前热闹的售楼处也冷清了不少。

连带着相关的岗位也跟着遭了殃——土木工程专业的毕业生,以前是“毕业就能端铁饭碗”,现在不少人找不到对口工作;

房产销售更是难上加难,有的中介一个月都开不了一单,只能被迫转行。

有时候真的不得不感慨,时代的浪潮里,个人的努力固然重要,但选对行业方向,真的能少走很多弯路。

有行业在慢慢落寞,就一定有新的行业在悄悄崛起。

这两年最火的是什么?不用想都知道是AI。

现在真的是全民皆知AI的时代。

小区里带娃的阿姨会说“用AI能教孙子背古诗”,幼儿园的小朋友会拿着平板跟AI机器人聊天,就连街边打印店的老板,都在用AI修图、写宣传单。

以前觉得“高科技”离普通人很远,可现在AI已经渗透到了生活的方方面面。

而聪明的人,早就趁着这股AI风口乘风而上了。

毕竟在风口上,稍微用点力就能跑得比别人快很多。

就像前几年的互联网、电商风口,抓住的人都赚得盆满钵满,现在的AI风口,就是新的机会窗口。

可能有人会问,AI风口这么大,普通人怎么抓?

其实不用搞什么复杂的技术研发,有个岗位现在特别缺人,薪资还高得吓人——AI大模型应用开发工程师。

特意去Boss直聘上查了最新的在招岗位,不看不知道,一看吓一跳。

这个岗位的最高月薪能达到40k,换算成年薪就是48万!按这个薪资水平算,3年赚到100万不是问题。

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要知道,很多人一辈子都在为百万存款奋斗,而这个岗位3年就能实现,这就是风口行业的魅力。

肯定有朋友好奇,这岗位听起来这么高端,到底是干些啥的?

是不是要懂很多复杂的编程,得是计算机专业出身才行?

其实没那么玄乎,核心就是把现成的AI大模型“落地”到实际业务里,解决企业的真实问题。

说白了,就是当AI大模型和企业需求之间的“桥梁”。

具体来说,就四件核心事儿,普通人稍微了解一下都能看懂:

第一,能听懂业务需求。

比如老板说“我想让AI帮客服自动回复客户问题”,你得明白老板的核心诉求是减轻客服压力、提高回复效率,而不是简单丢一个AI机器人过去就行。

这一步更考验沟通能力,不用你当业务专家,但得能跟业务部门聊明白需求。

第二,会用现成的AI大模型接口。

现在像现在市面上的很多大模型,都开放了现成的接口,不用你自己从零开发模型。

就像我们用微信小程序一样,调用现成的工具就行,重点是会用、用得好。

第三,能把模型和业务系统、数据对接起来。

比如客服系统里有历史对话数据,你得让AI能调用这些数据,回复得更精准;再比如企业的订单系统,AI可以根据订单数据给客户推荐相关产品。

这一步需要懂点基础的对接逻辑,但难度远低于开发大模型本身。

第四,能解决“答得不准、反应慢、成本高”的实际问题。

很多企业用了AI之后,发现AI经常答非所问,或者加载半天出不来结果,再或者调用模型的费用太高。

你的核心工作就是解决这些麻烦,让AI真正能帮企业省钱、提效。

看到这儿可能有人会说,“我零基础,能做这个吗?”

其实现在这个岗位的市场缺口特别大,很多企业愿意招零基础但学习能力强的人,甚至会提供岗前培训。

毕竟现在AI落地的需求太迫切了,只要你愿意花时间学习基础的接口使用、数据对接知识,就能入门。

这几年太多人栽在了房地产、教培这些行业里,反而那些抓住互联网、AI这些风口的人,轻松实现了阶层跨越。

当然,不是说每个人都要去做AI相关的工作,但至少要学会观察时代的趋势。

在这个快速变化的时代,选择比努力更重要。与其在落寞的行业里苦苦挣扎,不如主动靠近正在崛起的风口。

对于普通人来说,AI大模型应用开发工程师这个岗位,就是一个低成本切入风口的好机会。

不用高深的技术,不用漫长的积累,只要找对方法,就能搭上这班高薪快车。

毕竟,人生能遇到的风口没几个,抓住一次,就能少奋斗好多年。

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。

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01.大模型风口已至:月薪30K+的AI岗正在批量诞生

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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)

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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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