最近逛求职论坛时，刷到一个很有参考价值的帖子：一位求职者分享了自己的求职逆袭经历——原本瞄准Java后端开发岗，却在求职过程中敏锐察觉到市场风向变化，果断调整策略转投AI应用开发岗，结果收获了远超预期的回应。

这位求职者用实际经历验证了一个关键结论：当前AI应用开发岗正处于“缺人状态”，不仅对双非学历背景的求职者友好，薪资待遇更是显著优于同级别Java岗位。

他分享的求职细节尤为直观：仅在晚上8点到11点这3个小时里，就有20位HR主动索要简历，其中10家直接发出面试邀约，甚至有企业HR在晚上主动打电话沟通岗位；到了第二天，仍有大量企业持续发来面试邀请。更关键的是，他的双非学历背景并未成为阻碍，拿到的offer薪资也远超预期。

单说薪资对比就很有说服力：市面上小厂的Java开发实习岗位，日薪普遍在150-200元区间；而AI应用开发实习岗的日薪直接提升到200-300元，涨幅明显，足以看出企业对AI相关岗位的重视程度。

为了进一步验证这个趋势，我特意去主流招聘平台搜索了“AI应用开发”关键词，搜索结果的薪资水平和岗位要求都很直观，整理出来供大家参考：

• 1年以内工作经验的AI应用开发工程师，最高可拿到24K×14薪的薪资待遇；
• 字节跳动3-5年经验的AI应用开发工程师，薪资范围在25K-70K×12薪，上限极高；
• 华为5-10年经验的AI应用开发工程师，薪资可达30K-45K×16薪，综合薪资竞争力拉满。

这个帖子的评论区也印证了这一趋势，不少求职者分享了自己的真实经历：有双非应届本科生表示，自己已经成功拿到2个AI应用开发岗的offer，直言这个岗位“是真的缺人”，并且特别提到“有Java经验的求职者会更有优势”，这也解释了为什么那位从Java转岗的求职者能快速拿到回应。

评论区里，很多对AI应用开发岗感兴趣的同学最关心的问题是：“想入行的话，需要掌握哪些技术栈？”

有行业从业者给出了精准回复：Python、机器学习（ml）、深度学习（dl）、Java、前端技术都会用到，属于“多技术融合”的岗位需求。

对于想入行的小白或转岗开发者来说，最纠结的莫过于“先学哪种编程语言”。结合市场需求和岗位适配性，我整理了AI应用开发领域的2大主流编程语言，以及各自的学习重点和应用场景，帮大家理清学习方向：

1. Python：AI开发的“入门首选+核心工具”

Python能成为AI应用开发的主流语言，核心优势在于“简单易用+生态完善”，对小白极其友好，同时能覆盖AI开发的全流程需求。

首先是丰富的AI专属库：深度学习领域的TensorFlow和PyTorch，提供了低代码门槛的API，哪怕是新手也能快速搭建神经网络模型；机器学习领域的Scikit-learn，封装了决策树、支持向量机等经典算法，直接调用就能完成数据分类、回归等核心任务，大大降低了开发难度。

其次是强大的数据处理能力：AI开发的核心是数据，而Python的Pandas库能高效完成数据清洗、格式转换、特征提取等工作；Matplotlib和Seaborn库则能将处理后的数据可视化，生成折线图、热力图等直观图表，帮助开发者快速洞察数据规律，为模型优化提供依据。可以说，从数据预处理到模型训练、结果评估，Python能全程覆盖。

2. Java：企业级AI应用的“稳定基石”

对于有Java基础的开发者来说，转岗AI应用开发更有优势——Java在企业级应用领域的深厚积累，让它在AI开发中占据不可替代的位置，尤其适合对稳定性、可扩展性要求高的场景。

比如大型企业的智能客服系统，需要支撑海量用户同时在线咨询，对系统并发能力和稳定性要求极高；再比如工业场景的生产流程优化AI系统，需要对接企业内部的ERP、MES等现有系统，而这些系统大多基于Java开发，用Java做AI应用开发能实现更顺畅的对接。此外，Java的跨平台特性，能让AI应用轻松部署到不同设备和系统中，这也是企业级项目的核心需求之一。

小结：AI应用开发岗的红利期已至，对小白和转岗开发者都很友好。如果是零基础，优先从Python入手；如果已有Java基础，可借助自身优势拓展AI相关技术，实现快速转岗。建议收藏本文，对照技术栈逐步学习，抓住这波行业红利！

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】