news 2026/2/19 17:31:05

收藏!字节228万大模型岗扎心全网:AI时代,程序员/小白的高薪赛道已开启

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张小明

前端开发工程师

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收藏!字节228万大模型岗扎心全网:AI时代,程序员/小白的高薪赛道已开启

不知道你有没有过这种体验——刷社交平台时,总能被“别人的薪资”精准扎心。尤其是当下火热的AI领域,百万年薪的招聘新闻、应届生薪资爆料层出不穷,看着别人的职业起点,一边羡慕不已,一边又觉得这份高薪离自己遥不可及。

而就在最近,某社交平台的一则热帖,直接让全网打工人集体“破防”。一位网友晒出的薪资截图格外吸睛:北京邮电大学2025届毕业生,成功入职字节跳动Seed部门,岗位是大模型研究员,年薪总包高达228万!

发帖人忍不住感慨:“优秀的人果然在哪都发光!这薪资水平感觉就像在印钞厂上班,已经不只是羡慕了,完全是被震撼到说不出话!”


截图来源某客网(如侵删)

这则帖子的评论区更是热闹非凡,满屏都是打工人的真实心声:“求求了,让我干一个月就行!”“我妈问我为什么跪着刷手机”“原来顶尖的技术能力,真的能直接兑换成钞能力!”“同是程序员,我和人家的差距怎么比马里亚纳海沟还深”……一条条接地气的评论,道尽了大家对这份“天价”offer的震撼与向往。

更多网友评论:


截图来源某客网(如侵删)

不得不说,当很多人还在为“月薪过万”拼尽全力、为职场晋升绞尽脑汁时,AI大模型这条新赛道上的起点,已经超过了大多数人一辈子奋斗的职业终点。对于程序员来说,这是跳出传统开发瓶颈的绝佳机会;对于想入局AI的小白而言,这也清晰地指明了高薪职业的新方向。

228万的年薪,早已远超传统程序员的薪酬范畴,更让越来越多的人清醒地意识到:AI大模型不是遥不可及的技术概念,而是正在实实在在重新定义高薪职业的天花板。无论是有编程基础的程序员,还是零经验想转型的小白,抓住大模型的风口,就等于抓住了下一个高薪机遇。

最后

如今技术圈降薪裁员频频爆发,传统岗位大批缩水,相反AI相关技术岗疯狂扩招,薪资逆势上涨150%,大厂老板们甚至开出70-100W年薪,挖掘AI大模型人才!

技术的稀缺性,才是你「值钱」的关键!

具备AI能力的程序员,比传统开发高出不止一截!有的人早就转行AI方向,拿到百万年薪!👇🏻👇🏻

是不是也想抓住这次风口,但卡在 “入门无门”?

  • 小白:想学大模型,却分不清 LLM、微调、部署,不知道从哪下手?
  • 传统程序员:想转型,担心基础不够,找不到适配的学习路径?
  • 求职党:备考大厂 AI 岗,资料零散杂乱,面试真题刷不完?

别再浪费时间踩坑!2025 年最新 AI 大模型全套学习资料已整理完毕,不管你是想入门的小白,还是想转型的传统程序员,这份资料都能帮你少走 90% 的弯路

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图,厘清要学哪些

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

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。

二、 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。

三、 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。

四、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。

五、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。

六、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

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。

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

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