30+程序员转行做什么工作比较好？这是最靠谱的答案

文章探讨了AI时代程序员转向大模型领域的发展路径，提供了从基础到进阶的完整学习路线，包括系统设计、提示词工程、平台应用、知识库开发、模型微调等七个阶段。同时分享了640套大模型报告、经典书籍和实战案例等资源，帮助程序员系统学习大模型技术，提升职业竞争力和薪资水平。

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作为程序员来说，其实程序员的发展之路有多种，因为你有这方面的基础在这，你可以结合自己的实际情况去做出相应的选择。
在当今的AI时代，程序员的工作模式已经受到了很大的冲击。随着AI大模型的快速发展和应用，传统初级程序员的工作确实是大受影响，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。

程序员转向大模型（如大型语言模型）领域，职业发展路线：

1. 基础技能积累 - 首先需要具备扎实的编程基础，理解数据结构、算法以及软件工程的基本原理。
2. 机器学习基础 - 学习机器学习的基础知识，包括但不限于统计学、概率论、线性代数等数学基础知识，以及Python等常用编程语言的应用。
3. 深入学习大模型 - 进一步了解和掌握大规模预训练模型的技术细节，例如Transformer架构、BERT、GPT系列模型的工作原理，以及如何进行微调以适应特定任务。
4. 实践经验 - 参与实际项目，通过实践来应用所学知识，解决真实世界中的问题。这可能包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域内的应用开发。
5. 研究与创新 - 在掌握了一定的技术能力之后，可以进一步参与到大模型的研究工作中去，探索新的模型架构、优化方法等。
6. 跨领域合作 - 大模型的应用广泛，可以从多个角度为不同行业提供支持，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。因此，跨领域合作的能力也是很重要的。
7. 持续学习与发展 - 技术领域更新迅速，保持学习态度，紧跟技术前沿，参与社区讨论，阅读最新的论文和技术博客，是保持竞争力的关键。
8. 管理和领导力 - 如果有兴趣，也可以向管理方向发展，成为一名技术领导者或产品经理，负责团队管理和产品规划。

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习_，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。
为了帮助大家打破壁垒，快速了解大模型核心技术原理，学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里我和MoPaaS魔泊云联合梳理打造了系统大模型学习脉络，这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码免费领取🆓**⬇️⬇️⬇️

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教程从当下的市场现状和趋势出发，分析各个岗位人才需求，带你充分了解自身情况，get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。

从基础的 prompt 工程入手，逐步深入到 Agents，其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。

同时课程详细介绍了AI大模型技能图谱知识树，规划属于你自己的大模型学习路线，并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问，集中解答所有疑惑！

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抓住AI浪潮，重塑职业未来！

科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整，缩减部分传统岗位，同时AI相关技术岗位（尤其是大模型方向）需求激增，已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。

行业趋势洞察：

• 转型加速： 传统IT岗位面临转型压力，拥抱AI技术成为关键。
• 人才争夺战： 拥有3-5年经验、扎实AI技术功底和真实项目经验的工程师，在头部大厂及明星AI企业中的薪资竞争力显著提升（部分核心岗位可达较高水平）。
• 门槛提高： “具备AI项目实操经验”正迅速成为简历筛选的重要标准，预计未来1-2年将成为普遍门槛。

与其观望，不如行动！

面对变革，主动学习、提升技能才是应对之道。掌握AI大模型核心原理、主流应用技术与项目实战经验，是抓住时代机遇、实现职业跃迁的关键一步。

01 为什么分享这份学习资料？

当前，我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足，行业亟需更多有志于此的专业力量加入。

因此，我们决定将这份精心整理的AI大模型学习资料，无偿分享给每一位真心渴望进入这个领域、愿意投入学习的伙伴！

我们希望能为你的学习之路提供一份助力。如果在学习过程中遇到技术问题，也欢迎交流探讨，我们乐于分享所知。

*02 这份资料的价值在哪里？*

专业背书，系统构建：

• 本资料由我与MoPaaS魔泊云的鲁为民博士共同整理。鲁博士拥有清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在人工智能领域造诣深厚：

• • 在IEEE Transactions等顶级学术期刊及国际会议发表论文超过50篇。
  • 拥有多项中美发明专利。
  • 荣获吴文俊人工智能科学技术奖（中国人工智能领域重要奖项）。

• 目前，我有幸与鲁博士共同进行人工智能相关研究。

内容实用，循序渐进：

• 资料体系化覆盖了从基础概念入门到核心技术进阶的知识点。

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• 无论你是初探AI领域的新手，还是已有一定技术基础希望深入大模型的学习者，这份资料都能为你提供系统性的学习路径和宝贵的实践参考，助力你提升技术能力，向大模型相关岗位转型发展。

  

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