小谢（化名），2022年大专毕业，从事Java后端开发。面对职业天花板和AI技术兴起，决定在职学习AI大模型开发。白天工作，晚上投入4小时学习，克服困难，最终在课程结束后45天找到18K算法工程师工作。故事强调持续学习和行动的重要性，即使有退路也要勇于改变，学历不能决定终点。

---

我的基本信息

学习课程：AI大模型开发

**入职岗位：**算法工程师

**月薪:**18K

学习课程时的工作状态：在职

学历：大专

**学习基础：**学习过Java

每天学习时长：4小时

完课时间：120天

找工作时间：45天

入职城市：泉州

白天写Java，晚上学AI。

朋友说：

你现在不也挺好的吗？干嘛这么拼

可他们不知道：

好，是别人眼里的；

慌，是自己心里的

Java后端，我还能干几年？

大专学历，在程序员这条路上

与其等着被定义，不如重新换一条路。

120天，我从后端开发，转到了算法工程师

“反正有班上，慢慢学呗？”

我叫小谢（化名）。

2022年大专毕业，做Java后端开发。有工作、有收入，不算差。

按理说，我不像那些待业转行的人那么着急——反正有班上，慢慢学呗，工作的事不急。

很多人都是这么想的吧？

但有一个问题是：Java后端，我还能干几年？

身边同龄人越来越多，学历比我好的、技术比我深的，一抓一大把。我大专学历，在程序员这条路上，往上走的天花板我是看得见的。

2025年，AI大模型爆发。我身边关于AI编程的讨论越来越频繁，说这可能是下一波技术红利。我翻了些文章、看了些视频，心里痒痒的：要不，往算法方向转一转？

但我没有裸辞的勇气，也不想断掉收入。唯一的办法就是在职学。

2025年7月，我报名了博学谷的AI大模型开发课程。

白天，我是公司的Java后端，写着枯燥的业务代码；晚上回到家，打开电脑，开始4个小时的视频学习。从Transformer原理到LoRA微调，从Prompt工程到RAG搭建，一点点学。

有时候加班到晚上九点，回到家只想倒头就睡。但我会逼自己洗把脸，坐到书桌前。我对自己说：一天4小时是基础。

明明在职，有退路，但那时候心里就是憋着一股劲。

可能是因为我的基础并不好，也可能是老师的鼓励和同学的对比。

虽然学过Java，但Python和机器学习基本是从零开始。视频看不懂就暂停回放，代码跑不通就反复调试，遇到问题就去问老师和助教。

班里的同学有全职脱产的，也有和我一样在职的，大家互相鼓励。

“面过的都给了offer”

2025年11月课程结束。

按照班级的节奏，接下来是45天的就业期。很多同学开始投简历、面试，但我没有急着动。

我知道自己的短板：学历不占优，没有相关工作经验，所以我一定得打磨好项目，把每行代码、每个参数调优的原因都写在笔记里。

2026年1月初，我开始投递简历。简历改了五六版，模拟面试做了好几轮，老师们帮我抠细节抠到每一句话怎么说。

原本也想过冲一线城市，但因为一些个人原因，计划赶不上变化，最终决定留在泉州。这里AI人才稀缺，传统制造和电子企业正在数字化转型，反而有了错位竞争的机会。

面试过程顺利得超出预期。我只面了两家，两家都给了offer。

最后我选择了18K的算法工程师offer。

有退路的人，最容易输给“不着急”。以前我也觉得，“有班上”就是安全感。但现在我明白了——真正的安全感，不是“有班上”，而是有能力随时换一份更好的工作。

把别人犹豫的时间，用在学习上；把别人抱怨的时间，用在行动上，持续学习，保持进步，永远给自己备一个Plan B。

我的学历不高，但是起点不能决定终点，行动才能。

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。

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。

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

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

• …

  👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

  

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】