作为深耕技术圈十余年、常年紧盯职场风向的老码农，我一直有个保持职业敏感度的小习惯——每隔一段时间就会泡在Boss直聘、智联等招聘平台，专门深挖大模型相关岗位的招聘动态和薪资水平。每次点开薪资详情的那一刻，都忍不住直呼：这薪资梯队也太香了，真有种穿越回十年前，一头扎进大模型赛道深耕的冲动！要知道，这种“起步即高薪”“入门赛资深”的待遇，对任何一个靠技术吃饭的人来说，都是无法拒绝的诱惑，尤其是在当下就业竞争激烈的环境里。

空口无凭，不玩虚的，直接上招聘截图，让各位程序员、技术小白直观感受下大模型赛道的薪资诚意，建议收藏保存，随时对照自己的发展方向！

大家可以对比下自己目前从事的岗位——不管是传统运维、后端开发，还是前端、测试，大模型相关职位的薪资门槛都明显更高。更关键的是，不少大模型初级岗位（比如助理工程师、基础部署岗）的薪资，都能直接赶超传统技术岗的资深水平，这可不是夸张，而是当下行业的真实现状。

这背后其实藏着一个非常明确的信号：当前大模型领域正处于“人才紧缺、求贤若渴”的状态，行业人才缺口极大，甚至很多企业都愿意为“潜力股”付费，只要你具备相关基础技能，就能拿到远超传统岗位的薪资回报。

相信这两年，不管是刚入行的技术小白，还是工作多年的老程序员，都有一个共同的感受——找工作越来越难，晋升越来越卷。核心原因其实很简单：传统技术领域的岗位需求已经趋于饱和，求职人数却在持续增加，供需失衡直接导致竞争白热化，薪资谈判时我们也越来越被动，甚至很多人工作三五年，薪资也没太大涨幅。

但反观AI赛道，尤其是大模型领域，完全是另一番景象——正处于高速发展的黄金期，市场需求井喷式增长，岗位数量逐年攀升，而真正具备大模型相关技能的人才却寥寥无几，形成了“供不应求”的良性就业环境。对我们技术人来说，这不是“卷”，而是难得的机遇，毕竟，能遇到“起步即高薪”“越做越吃香”的赛道，真的不多见。

经常有粉丝私信我，不管是刚入门的技术小白，还是做了几年运维、开发的程序员，都会问同一个问题：我没有大模型基础，转岗大模型会不会很难？会不会学不会？

这里我明确告诉大家：完全不用慌，也不用怕学不会！大模型领域的很多岗位，都和我们传统技术岗有极强的衔接点，转岗难度远低于跨行业转型，甚至可以“无缝衔接”。

比如，大模型私有部署岗位，就需要我们掌握运维相关的基础能力（比如服务器部署、环境配置），如果你本身是运维，只要补充大模型部署的相关知识，就能快速上手；再比如AI应用落地开发，能直接复用我们后端开发、前端开发的技术积累，核心就是把大模型的能力，融入到实际业务场景中，上手速度非常快。

当然，转岗不能盲目，想要少走弯路、快速适配企业招聘需求，首先得搞懂：企业到底需要什么样的大模型人才？结合我十余年的技术经验，以及近期对上千份大模型招聘需求的梳理，企业的核心需求主要集中在这4个方向，也是我们小白、程序员转岗大模型的核心发力点，建议收藏记牢，避免走弯路！

1）大模型私有部署：这是当前企业落地大模型的基础需求，也是人才缺口最大的方向之一。很多企业（尤其是传统企业、互联网大厂）出于数据安全、业务适配的需求，不会直接使用公开的大模型，而是需要将大模型部署到自己的私有环境中，这就需要专业的技术人员来操作，对有运维基础的同学尤其友好。

2）大模型定制微调：通用大模型（比如ChatGPT、文心一言）虽然功能强大，但很难满足企业的特定业务场景需求（比如金融、医疗、教育等行业的专属需求）。而大模型定制微调，就是根据企业的具体业务场景，对通用大模型进行优化调整，让模型更贴合业务需求，创造更高的商业价值，这也是提升企业AI竞争力的关键环节，薪资水平非常高。

3）AI应用落地开发：这是目前大模型领域需求最旺盛的方向，没有之一。核心就是将大模型的能力，与实际业务场景结合，比如开发智能体、RAG检索增强生成系统、行业AI解决方案（比如金融行业的智能客服、医疗行业的病历分析）等，重点是“落地”，能解决实际业务问题，不管是小白还是有开发基础的程序员，都能找到适合自己的切入点。

4）大模型运维保障：模型部署上线后，并不是一劳永逸的，还需要专业人员进行日常维护、性能优化、故障排查，保障大模型系统的稳定运行，避免出现卡顿、崩溃等问题。这个岗位对技术门槛的要求相对适中，更看重细心和责任心，有运维、测试基础的同学，上手最快，也是小白入门大模型的优选方向之一。

值得一提的是，这4个企业核心需求方向，在我的大模型系统课程里，都有详细的讲解和实操训练，从基础理论（小白也能听懂），到真实项目实战（贴合企业实际需求），一步步帮大家补齐技能短板，快速掌握企业需要的核心技能，避免盲目学习，少走1-2年的弯路，轻松适配企业招聘需求。

最后，想跟各位程序员、技术小白说一句心里话：大模型不是短期热点，也不是“噱头”，而是未来10年科技行业的核心趋势，更是我们技术人实现薪资翻倍、职业升级的绝佳赛道。

现在入局学习，不仅能抓住当前大模型领域的人才缺口红利，拿到“起步即高薪”的待遇，更能为自己的职业生涯铺就一条高增长、高回报的赛道。哪怕你现在的公司还没有大模型相关需求，提前掌握这项技能，也能让你在未来的职业竞争中抢占先机——等到企业有需求时，你就是那个“有备而来”的核心人才，而不是被行业淘汰的人。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026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。

5、面试试题/经验

【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）】

6、大模型项目实战&配套源码

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】