本文基于近千份26届校招offer分析，揭示了不同岗位薪资差异：AI/大模型相关岗位薪资最高(60w_{90w+)，传统后端岗位整体横盘，普通业务更重学历。大模型应用开发需求激增，对学历要求不高但需掌握Transformer、RAG等技术。测试开发和客户端是性价比高的选择。学历背景显著影响薪资起点，双非本科至985硕薪资区间为6k}30k+。

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主要针对的是26届秋招录友的offer情况，每个岗位都分析了：薪资，福利待遇，⾏业发展潜⼒，城市选择，⼯作内容，技术栈的选择等等。

星球26届薪资报告

如果用一句话概括 26 届校招薪资：高端岗位薪资依然很高，普通岗位薪资略有回落。

具体表现：

• AI / 基础架构 / 核心系统：薪资继续依然很高
• 传统互联网后端 / 客户端：整体横盘，照去年偏低一点，优秀者依然能冲高
• 普通业务 + 非核心城市：薪资更看重学历和背景匹配度

开发岗（Java、C++、Go）

这是样本最多、也最“真实”的一类岗位。

**整体区间：**一线大厂核心部门：25k ~ 30k × 15~20 薪

普通业务 / 区域岗位：18k ~ 23k × 14~16 薪

同样是后端，广告 / 搜索 / 交易 / 基础架构，普遍比 CRUD 业务高

C++ 在 搜广推、分布式、核心系统方向，依然有溢价

Go 在 数据库 / 云 / 运维架构 中存在感越来越强

AI / 大模型 / Infra 相关岗位

这是 26 届 最容易产生“薪资错觉”的方向。

AI Infra / 推理 / 系统向：年包 60w~90w+ 并不稀奇

大模型应用开发I / 工程型岗位：多数在 30w~50w

而且非常现实的一点是：

纯算法岗，招聘人数依然很少，看学历，看论文，看实习。

大模型应用开发，这一类岗位正在崛起，对学历要求并不高，以后就像的后端开发一样。什么学历都可以搞，大中小型的公司都有这个岗位的需求。

这里也要强调一下，真正的大模型应用开发，不是简单的调 API。

Transformer架构、RAG系统、Agent智能体、预训练、微调、强化学习、分布式训练、多模态这些都是需要学习的。

测开 /客户端

这些岗位性价比其实并不低。

实在卷不动后端，别硬卷，拿大厂测开offer或者客户端offer，总比 硬冲后端结果找不到工作或者去个不知名小公司，强很多。

一线互联网测开：22k~27k × 15~16

部分金融 / 核心系统测试：总包 40w 左右

大厂客户端开发：25k-30k （处于招不到人的状态，一般都接受后端转投递的）

通信 / 芯片 / 半导体

这一类岗位最好是专业对口，也就是本来就是个专业的。

通信 / 系统软件： 18k~25k × 14~16

芯片 / 半导体核心方向：30w~40w+

不过星球里很学C++方向的录友，也直接拿到 芯片 半导体的offer。

不同学历薪资

从 26 届录友薪资大体情况：

学历背景	常见起点
双非本科	6k~15k 比较常见，部分冲大厂测开、客户端岗，能达到20k
211本、985本	10k~25k
211硕	12k - 25k
985 硕	15k~30k+

薪资报告

这次薪资报告把公司都按照行业经行了区分，分别是

• 互联网公司
• 银行/金融
• 国企研究所
• 通信运营商
• 外企
• 新能源/车企/自动驾驶
• 制造业/机器人

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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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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