转行做程序员,你一定要考虑清楚这4件事

程序员转型全攻略

最近这几年,仿佛全世界都吹起了一股写代码的风潮。

各大媒体疯狂报导,鼓吹年轻人不管所学为何,都一定要学编程。

我们也时常能在朋友圈或各新闻网站上看到:

程序员是最有钱途的工作之一!

连奥巴马都开始写代码,你能不开始吗?

应届生薪资调查,程序员人均月薪2W+!!!

……

不管金钱诱惑、还是名人带头,诸如此类的文章似乎就是要告诉我们:全世界都在疯狂的去做程序员了。

当然,我们也不可否认,IT行业的从业人员薪资的确很高。

可这也不代表人人都适合,人人都应该转行做程序员。

大家也不要被“高薪”、“最有钱途”、“应届生月薪2W”等字眼影响就盲目转行,而是要从以下4个方面认真考虑清楚。

01.程序员主要是做什么?

大家千万不要被美国大片所迷惑,以为程序员就是电影里头的黑客王者,日常工作入侵、破解、渗透、数钱……

实际上,各大媒体鼓吹的“程序员”,大多谈的都是软件工程师。

其主要原因是因为目前软件是我们日常生活中最常接触到的,例如手游、App、网站等都是这几年如火如荼在发展的项目。

所以程序员到底都在做什么呢?

就工作而言,大概如下:

跟其他工程师讨论;

编写代码;

解决bug;

和用户沟通;

和产品撕逼以及被老板骂。

对于初级程序员而言,改Bug这件事会吞噬掉你绝大部分工作和生活的时间,而且过程是非常无聊且漫长的。

如果你在身边随便找几个程序员问他们处理过最愚蠢的错误是什么?

他们大多数人一定会说:为了找一个错误耗了一整天。

听起来是不是很浪费时间?

是的,就是这么浪费时间!

甚至,各种错误都是“屋漏偏逢连夜雨”,每当你最需要专心做其他事的时候,错误就出现了,然后手边原本规划要做的事情就这样搁置了,进度一再被耽误,最后还得就被老板骂。

这绝对是刚学程序开发的常态。

当然,在这些错误当中,你能更快的成长起来,并随着时间推进,大家就很少再犯这样愚蠢的错误。

因此,在程序员的工作中,最首要的任务便是解决问题。

02.转行就能拿高薪么?

任何领域都有办法赚取高薪,只是与程序员相比,不过是时间长短的问题。

有些行业想要月薪1W,可能需要三年,但在IT行业大多一年就可以拿到这样的薪资,有的甚至只需要半年、或三个月就可以了。

当然,想要更高的薪资,还得拿硬技术去谈。

你若是无法针对中型的软件项目设计出良好的构架、或是对自己擅长的技术还不完全了解,那对于薪水还是不要有太高的期待,而这些都是需要经验累积的。

并且一线城市与二线城市的程序员薪资也会有一定差异。

刚起步的程序员,千万不要被媒体所报道的“分分钟年薪百万”这类天花乱坠的形容词而迷惑。

进入IT行业后,各种问题也会接踵而来。

例如学历就是一大难关,在一些大型企业或者知名企业中对程序员这个岗位的学历还是比较看重的。

当然也并不是指一定要“985”、“211”等名校毕业,而是“本科系”这件事情是相对重要。

你现在只要去任何一个较为大型的招聘网站查看,都一定能看到绝大多数企业的岗位学历要求都是大专及以上。

许多人在转行前曾一度以为可以靠一股热情打天下,殊不知在面试许多公司时,老板听到并非本科都会眉头一皱。

身边一位做技术的大佬就曾说:工资和学历挂钩,这是全世界通用的法则,未来你想成为资深开发者,学历更是每位老板都会看的。如果没办法再修一个学位,至少要用超强能力来证明你的技术实力。

03.你真的热爱编程吗?

对于热情这件事,不得不提到二八法则,因为有80%的热门技术都是由20%的人所构架出来的。

不管你未来所钻研的是哪类技术,在领域里总会有一些神人,他们可以以一敌十,他们对该技术有非常完整且深奥的了解,并且针对难懂的问题有非常优雅和独特的解法。

这些人决定了未来的技术走向,例如目前市面上的大型商业软件,许多都是由少数人将构架完成,后续才是由许多工程师进行维护、更新。

你想要简单的入行或者月薪达到2-3W并不难,但若想成为如上所述的这类大神,就一定要真正的热爱编程,并愿意一直为此付出。

当你每天只想着安安稳稳写代码、维护项目、对现况感到不满却不改善、把所有的错都推给别人,甚至总是自怨自艾的时候,那还不如不要转行了,不妨待在自己目前的位子上,好好生活即可。

做程序员一定要充满热情,想要成为行业中那20%的领导者,跨进那种大神的圈子才更有意义。

04.你愿意持续学习吗?

IT技术更新迭代的速度远超于其他领域许多,但在工作压力下,越来越多的人却因为懒惰而选择不去学习,导致进步的速度跟不上整个世界翻新的速度。

这类人发展到了一定阶段就很难再晋升,甚至到了最后还不如一些其他行业有经验的老员工。

冰冻三尺非一日之寒,大家不能只看到技术大牛在解决问题时的轻松潇洒、深不可测,而是要知道他们背后花了多少时间下了多少苦功。

在技术领域你不主动前进,科技的发展也会逼推着你前进,尤其是在程序开发领域,很多小地方都有无限多的变化,必须不断学习、接受改变、愿意改变。

当你决定成为一名程序员的的时候,你要对自己做的事情有热情、要不断学习、发掘新知、研究新技术,否则转行一点意义都没有,如果想安稳过生活,不如就找一个普通无聊的工作吧。

黑客&网络安全如何学习

今天只要你给我的文章点赞,我私藏的网安学习资料一样免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

攻击和防守要学的东西也不少,具体要学的东西我都写在了上面的路线图,如果你能学完它们,你去就业和接私活完全没有问题。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己录的网安视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等,都是网络安全入门必知必会的学习内容。

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

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3.技术文档和电子书

技术文档也是我自己整理的,包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点,电子书也有200多本,由于内容的敏感性,我就不一一展示了。

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“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等,感兴趣的同学不容错过。

还有我视频里讲的案例源码和对应的工具包,需要的话也可以拿走。

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最后就是我这几年整理的网安方面的面试题,如果你是要找网安方面的工作,它们绝对能帮你大忙。

这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的,如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。

参考解析:深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等

内容特点:条理清晰,含图像化表示更加易懂。

内容概要:包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…

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<think>嗯,用户现在想了解大模型相关岗位及其所需技术,包括企业对大模型程序员的技术和工程能力需求。我需要先理清楚大模型领域的主要岗位有哪些,然后每个岗位的职责和技术栈,最后是企业对技术和工程能力的具体要求。 首先,大模型相关的岗位可能包括大模型算法工程师、大模型应用开发工程师、大模型训练优化工程师、大模型部署工程师和大模型数据工程师。这些岗位的职责各不相同,比如算法工程师可能负责模型设计和优化,应用开发工程师则更多是将模型应用到实际场景中。 接下来,每个岗位的技术栈需要详细说明。例如,算法工程师需要掌握深度学习框架如PyTorch,熟悉Transformer架构,了解分布式训练技术等。而应用开发工程师可能需要熟悉LangChain等框架,了解API集成和Prompt Engineering。 然后是企业对技术和工程能力的要求。这里需要分点列出,比如技术方面包括对大模型原理的理解、算法优化能力、数据处理能力等。工程能力方面可能涉及分布式系统、模型部署优化、工程化落地能力等。 还要注意用户提到的引用内容,引用1提到了Fine-tuning、数据准备、部署等,引用2提到了机器学习算法、深度学习框架,这些都需要融入到回答中。但用户也指出这些引用仅供参考,可能需要结合之前的问题和回答来调整。 此外,用户要求生成相关问题,可能需要包括岗位发展、学习路径、技能提升等方向的问题。例如,大模型岗位的职业发展路径,如何入门大模型领域,算法与应用开发的差异等。 需要确保回答结构清晰,分点明确,使用中文,并且正确应用LaTeX格式。同时,要检查引用标识是否正确添加,确保每个引用在回答中有对应的标注。 可能还需要考虑用户的实际需求,比如他们可能想转行或提升技能,所以需要提供实用的信息,如所需技术栈的具体技术和工具,以及企业看重的实际工程能力,比如部署和优化经验。 最后,确保回答真实可靠,引用相关的资料,但根据用户提示,引用可能不是真实需求,所以需要结合常见的大模型岗位要求来组织内容,确保信息准确。</think>以下是大模型相关岗位及技术要求的系统化整理,结合行业现状和企业招聘需求: ### 一、大模型核心岗位及职责 1. **大模型算法工程师** - 职责:模型架构设计/预训练优化/模型蒸馏 - 技术栈: - 理论基础:$Transformer$架构、$Attention$机制、$Loss\ Function$设计 - 工具框架:$PyTorch$、$DeepSpeed$、$Megatron-LM$ - 核心技能:分布式训练技术、量化压缩算法 2. **大模型应用开发工程师** - 职责:业务场景适配/提示工程开发/API集成 - 技术栈: - 开发框架:$LangChain$、$LlamaIndex$、$AutoGPT$ - 工程能力:$RESTful\ API$开发、$Prompt\ Engineering$优化 - 部署工具:$Docker$、$Kubernetes$、$FastAPI$[^1] $$模型部署流程:预训练模型 \xrightarrow{量化} 服务化封装 \xrightarrow{API网关} 业务系统集成$$ 3. **大模型训练优化工程师** - 职责:分布式训练加速/显存优化/混合精度训练 - 关键技术: - 并行策略:$Pipeline\ Parallelism$、$Tensor\ Parallelism$ - 显存管理:$ZeRO$优化、$Gradient\ Checkpointing$ - 硬适配:$NVIDIA\ GPU$架构优化、$CUDA$编程 ### 二、企业技术要求矩阵 | 能力维度 | 具体要求 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | **大模型原理** | 掌握$GPT$系列、$LLaMA$等架构差异,理解$RLHF$对齐机制[^2] | | **算法能力** | 能实现$LoRA$微调、设计$P-Tuning$提示模板 | | **工程实践** | 完成千亿参数模型的分布式训练,TPP指标优化20%以上 | | **数据处理** | 构建高质量训练语料库,实现数据清洗、标注、增强的自动化流水线 | ### 三、工程能力具体要求 1. **模型部署能力** - 实现$FP16$/$INT8$量化部署 - 掌握$Triton\ Inference\ Server$优化技巧 - 示例推理优化: ```python # 使用TensorRT加速推理 from torch2trt import torch2trt model_trt = torch2trt(model, [input], fp16_mode=True) ``` 2. **系统设计能力** - 设计高可用服务架构: $$吞吐量 = \frac{并发数 \times 批处理大小}{推理延迟}$$ - 实现动态批处理、请求优先级调度
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