手握15个大厂offer，我在大模型风口起飞（非常详细）从零基础到精通，收藏这篇就够了！

Top 5%的人才争夺战

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猎聘的一份报告显示，2024年一季度国内生成式人工智能的相关职位数同比增321.7%。其中，50万以上的年薪段增速最快，超过500%。

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大厂需要前5%的顶尖人才去完成“95%的人无法完成的事情”，并不惜为此开出丰厚报酬。

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生成式人工智能岗位急增300%以上，但相应领域的求职人数增速则超过了900%。岗位有限，求职依然面临着僧多粥少的问题。

在“金三银四”的招聘季中，社交媒体上分享offer信息的“求助帖”比比皆是。帖子一般只披露公司名称和薪资区间，模糊具体岗位，作为判断是否值得去的衡量标准。

2024年毕业的985硕士生白丁（化名）一口气晒出了自己在秋招、春招拿到的15个算法相关岗位的offer。“赶上了大模型的风口，各家企业给的都很大方。”白丁在帖子里写道，他拿到了此前自己难以想象的薪资：最高的一个offer，年薪达到80万。

评论区里，有人质疑他的经历是编的；有回贴者是博士，对比下来觉得薪资“被倒挂”；还有人借机请教实习技巧。

“2024年，是最好进入大模型算法岗位的一年。”一条帖子的标题这样写道。少数人在下面赞同，多数人则抨击它“煽动焦虑”。

在乘着风口起舞的故事里，有人手握多个offer，才毕业就能拿到接近百万的年薪；有人一周投了400多份简历，却只接到零星的面试邀约。

一个两级分化的求职世界，正在向人们呈现它不那么理想的一面。

“在模型风口起飞的猪”

今年刚毕业的白丁戏称自己是一只“在模型风口起飞的猪”，回顾校招的种种经历，他把自己斩获大量offer的原因之一归结为运气。

白丁原本的择业方向是传统的算法应用岗位，比如搜索推荐。还在读研期间，白丁就清楚地知道自己的研究领域比较小众，很难找到对口工作。

ChatGPT的爆火改写了他的就业路径。

这一年，似乎所有公司都在关注AI，而“每一家公司都缺少做大模型的人”。

走出校门的应届生，是大厂们掐尖的开始。一些大厂早就对AI技术人才开设单独的招聘渠道，比如百度“AIDU计划”、美团“北斗计划”。今年，腾讯“青云计划”也单独辟出AI大模型招聘，宣称扩招幅度超过50%；字节旗下豆包大模型团队设立“Top Seed”种子计划，把目标对准了应届博士生。

在大厂担任算法工程师的罗星（化名）也决定在今年换一份工作。比起前年的“被迫跳槽”，这一次，他明显感觉到就业环境的回暖。

从岗位数量上来说，可供投递的岗位肉眼可见地变多了。罗星告诉雪豹财经社，这些新的工作岗位大多来自大模型相关岗位。罗星的一位师弟是今年的应届博士生，通过某大厂的人才计划，已经拿到了年薪近100万的offer。

自2022年底因ChatGPT的火爆刮起的AI旋风，催生了大量新的工作岗位。

猎聘大数据研究院发布的《2024年一季度就业大数据洞察报告》显示，当季，国内生成式人工智能的相关职位数同比暴增321.7%。其中，50万以上的高薪段增速最快，超过500%。

从AI领域新增职位分布来看，技术类职位占据主流。算法工程师以19.30%的比例高居榜首，产品经理和自然语言处理位居第二、第三。

狭窄拥挤的赛道被新的机会扩宽，白丁顺势调整了就业方向：全力攻向大模型。

机会源源不断。毕业之前，白丁拿到了包括百度、字节、阿里等多家大厂的15个offer，开出的年薪区间在50万~80万之间。留给白丁反选的空间充足，在同一家大厂中，他甚至拿到了来自多个不同部门的offer。

罗星也在经历两周的连续面试后，陆续拿到6个大厂offer，年包金额在70万~80万。最终，他选择南下奔赴一家位于杭州的大公司。

**“别家给得起的，**我们都给得起”

百万年薪背后，大厂有一套严苛的筛选标准：在专项招聘计划中，硕士、博士学历是多数企业的基本门槛，“超级学霸”“竞赛高手”是加分项。

“感觉大厂算法只招前5%的研究生，”就读于曼彻斯特大学的研究生斯曼（化名）告诉雪豹财经社，“大厂对算法的要求实在太高了。”

事实上，在字节“Top Seed”招聘计划的宣传片中，一位业务负责人已明确表示：“我们需要前5%的人，去完成95%的人无法完成的事情。”

“我们看中的人，一定是最顶尖的5%的人”

图源：“豆包大模型团队”视频号

即将在今年9月毕业的斯曼正在备战秋招。她在社交平台上抱怨进大厂太难。在评论区，她收到了两种截然不同的声音。一种声音告诉她，今年秋招是进入算法行业最容易的一年；另一种声音则说，如果没有出色的条件，今年进入大厂基本没戏。

后者还补充说，大厂招人的标准至少是“双985学历、需要有顶会顶刊论文。”这令斯曼感叹，能发出顶会论文的，基本上是“读博也会被抢着要”的尖子生。

白丁回忆，和他同批面试的不乏更加优秀的候选人，他们可能有七八篇顶会论文，“但这也并不足以确保一定会通过筛选”。

一位猎头告诉雪豹财经社，就大模型算法工程师的校招岗位来说，大厂开出的月薪在3万_{6万的区间；对于社招岗位，基本能够给到约40%}50%的涨幅。

以学历、实习/工作经历、科研成果和项目经验作为标准，企业给出的offer有明确的分层。

最高一级的offer来自于各个大厂设立的顶级人才计划。以华为“天才少年”计划为例，最低档约在80万，高一档的能翻番到约150万，最高档则达到了200万/年。

在校招方面，即使同一岗位，也被分为三档：SSP（Super Special Offer）、SP（Special Offer）和“白菜offer”。

不同档次之间，薪酬拉开了极大的距离。白丁拿到的多个offer都属于SSP，年薪约70万。他有一位学长选择了同一家大厂入职，年薪只有40万，差额接近一半。“以阿里为例，算法岗的白菜价在40万左右，算下来一个月到手也就是26k。”白丁补充说。

虽然这些offer多以面议的方式制定薪酬，无法得到准确的区间，但“高薪”是宣传的标配。美团“北斗计划”在校招海报上高调宣称：“别家给得起的，我们都给得起。”

多位猎头告诉雪豹财经社，掐尖的人才“一个月至少能拿到七八个offer”。罗星的经验是，“当HR知道你手里还握着其他大厂的offer，他们一般会重新定薪。”

砸不出水花的472次投递

顶尖人才同时手握多张通向金字塔的门票。然而，被争抢的人永远是少数。

即将硕士毕业的斯曼已经在今年的秋招季感受到了阵阵寒意。短短一周的时间里，她总共投递出了472份简历，但当周内得到的回复只有30~40个，收到的面试邀约仅为个位数。

“一开始以为简历出了问题，最后发现是人出了问题。”斯曼自嘲。她不敢投递大厂的人才计划，自觉机会渺茫。

从去年秋招到今年春招，即将在今年毕业的研究生车文（化名）把能投的互联网大厂、车企投了个遍。“刚开始我以为至少能进中厂，后来发现几乎不可能。”车文说。

他投出去的简历，要么没有通过初筛，要么在至少3轮的面试环节被刷下来。一年下来，他只拿到了理想和华为的offer，但因为薪酬没有达到自己的预期，也都被他放弃了。“21k，连本科生也能拿到同样的待遇。”车文有些失望。

一小部分求职者乘着AI的风口起飞，但另一面是，即便是知名高校的应届博士生，拿不到心仪offer的也大有人在。猎聘的数据显示，生成式人工智能岗位急增300%以上，但求职人数增速则超过了900%。岗位有限，求职依然面临着僧多粥少的问题。

多位求职者告诉雪豹财经社，普通规模的公司缺乏算力资源，创业公司又不具备稳定性，所以大多数人的目光都聚焦到了大厂上。

大厂的人才缺口依然存在，但这些空出的席位宁愿保留，也不会轻易放出。罗星入职后，自己所在的部门仍在持续招聘，“虽然招人的意愿比较迫切，但要找到合适的人并不容易”。最近三个月，他的部门只有一位候选人入职。

白丁感觉，和去年相比，大模型相关岗位的人才面试门槛变高了。没有相关的经验，甚至连在大厂找一份对口的实习工作都很难。

多位猎头告诉雪豹财经社，在校招阶段，学历、科研成果和是衡量人才的关键指标，硕士是基本门槛，顶尖岗位则只要博士学历；对于社招来说，公司还要考察个人项目经验和招聘需求的匹配度。

离毕业的日子越来越近，斯曼来来回回又修改了好几版简历，她把项目经历整体细化了一遍，并且准备多看一看研发、测试、机器人方向的岗位。斯曼也不再像以前那么挑公司了，她一边学习新内容，一边把能找到的岗位海投一遍。

车文则坚持上一年的目标，依然在算法、自动驾驶等方向寻找机会，并准备投入即将开启的新一轮秋招。“改变不了环境，我能做的只有继续投简历。”车文说。

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一、2025最新大模型学习路线

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:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

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