去年公司扩招,我前前后后面试了100多个35岁以上的程序员。说实话,面到最后,我心里特别不是滋味。
不是因为他们的技术不行——有些人技术底子比我还扎实。而是我发现,那些最终被淘汰的人,身上都缺了同样的三样东西。
今天把它写出来,不是想贩卖焦虑,是想让咱这个年纪的技术人,早一点看见,早一点补上。
01 缺“翻译能力”:只会说技术黑话,不会说人话
我面试的时候,喜欢问一个开放式问题:“你之前做的那个项目,如果让你用三句话跟非技术的老板讲清楚它的价值,你怎么说?”
大部分35岁+的程序员,第一反应是讲技术栈:“我们用Spring Cloud微服务架构,Redis缓存,MQ异步……”
我打断他:“老板不懂这些。你就说,这个项目帮公司省了多少钱、多赚了多少钱、或者避免了什么风险。”
他愣了。
能看出来,他从来没想过这个问题。他每天写代码、改bug、优化性能,但他不知道自己做的东西在商业上值多少钱。
这就是第一样缺失的东西:把技术翻译成价值的能力。
年轻人可以只埋头写代码,因为有人替他们翻译。但到了35岁,如果你还不能自己翻译,那老板就会觉得:我为什么要花这么多钱请一个只会写代码的人?
02 缺“兜底能力”:只会做执行,不会扛事
我面试的第二个问题:“项目上线前夜出了线上故障,所有人都慌了,这时候你怎么办?”
有人回答:“我会立刻定位问题,尽快修复。”——这是执行者思维。
有人回答:“我会先判断影响范围,决定是回滚还是热修复,同时同步给产品和运营,让他们准备对外话术。如果修不好,我会给出止损方案。”——这是兜底者思维。
35岁以后,你的价值不再是“能写多少行代码”,而是“出了问题你能扛得住”。
这就是第二样缺失的东西:兜底能力。
年轻人可以冲在前面,但需要一个老将在后面压阵。如果你不能成为那个“天塌下来能顶住”的人,那公司为什么要留你?
03 缺“跨界学习能力”:只会抱着老技术不放
我面试的第三个问题:“你最近一年学了什么新技术或者新领域的知识?”
有人说:“我一直在深入研究Java。”——但Java他已经写了十年。
有人说:“我学了AI工具,用Copilot写代码效率提高了30%。”——这个还行。
但最让我意外的,是一个40岁的程序员,他说:“我学了怎么做短视频剪辑,因为我儿子喜欢拍东西,我想跟他有共同话题。”
后来我没要他技术上的分有多高,我就要他了。因为这个人身上有第三样东西:跨界学习的能力,以及保持好奇心的状态。
技术会过时,框架会被淘汰,但学习的能力和好奇心永远不会。
35岁以后,拼的不是你会多少老技术,而是你还能不能学新东西、还能不能跟上这个世界的变化。
04 最后,给你三条“保命建议”
如果你现在30岁出头,正在写代码,不想35岁以后被淘汰,听我三句劝:
第一,从今天开始,学着把你的工作成果翻译成“老板听得懂的话”。每次做完一个项目,问自己:它帮公司省了多少钱?多赚了多少钱?写下来,下次面试或者绩效沟通时用得上。
第二,主动去扛那些“没人愿意扛的事”。线上故障、紧急需求、跨部门扯皮——这些最烦人的事,恰恰是你建立“兜底能力”最快的地方。别躲,谁躲谁吃亏。
第三,每周花两个小时,学一个跟你工作没关系的东西。可以是AI工具、可以是怎么跟青春期孩子沟通、可以是怎么做一顿饭。保持学习的状态,比学什么更重要。
35岁不是终点,是分水岭。往左走,是越来越窄的执行者;往右走,是越来越宽的问题解决者。
你选哪边?
结语:抓住大模型时代的职业机遇
AI大模型的发展不是“替代人类”,而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作,却催生了更多需要“技术+业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言,想要在这波浪潮中立足,不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具,更要深入理解目标行业的业务逻辑(如金融的风险控制、医疗的临床需求),成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。
无论是技术研发岗(如算法工程师、研究员),还是业务落地岗(如产品经理、应用工程师),大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情,紧跟技术趋势,就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。
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第一节:提示词工程
提示词是用于与AI模型沟通交流的,这一部分主要介绍基本概念和相应的实践,高级的提示词工程来实现模型最佳效果,以现实案例为基础进行案例讲解,在企业中除了微调之外,最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升
第二节:检索增强生成(RAG)
可能大家经常会看见RAG这个名词,这个就是将向量数据库与大模型结合的技术,通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果,这一部分主要介绍RAG架构与组件,从零开始搭建RAG系统,生成部署RAG,性能优化等
第三节:微调
预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配,那就需要通过微调来提升模型的性能,能满足定制化的需求,这一部分主要介绍微调的基础,模型适配技术,最佳实践的案例,以及资源优化等内容
第四节:模型部署
想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践,那就需要部署,模型部署分为云端部署和本地部署,部署的过程中需要考虑硬件支持,服务器性能,以及对性能进行优化,使用过程中的监控维护等
第五节:人工智能系统和项目
这一部分主要介绍自主人工智能系统,包括代理框架,决策框架,多智能体系统,以及实际应用,然后通过实践项目应用前面学习到的知识,包括端到端的实现,行业相关情景等
学完上面的大模型应用技术,就可以去做一些开源的项目,大模型领域现在非常注重项目的落地,后续可以学习一些Agent框架等内容
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