高薪诱惑！收藏这份AI学习指南，小白也能进大厂！

微软AI部门薪资高达269.3万元，远超其他部门。AI人才稀缺，高薪背后的原因是AI技术的复杂性和专业性，以及其广阔的应用前景。企业争夺AI人才激烈，导致薪酬水平不断攀升。文章还盘点了热门AI岗位，包括工程师类、AI网络安全岗位等，为想要学习AI的读者提供了参考。

1、高薪背后的缘由

AI 人才稀缺性

AI 技术的复杂性和专业性确实要求极高。以大模型领域为例，真正会调模型、训练模型的人才在国内甚至不超过 200 个人。据相关报道，一个博士生如果在 AI 领域对口，刚毕业出来，起薪 200 万还是能看得见的，这还不算股票。AI 技术涵盖深度学习、自然语言处理等多个复杂领域，需要掌握扎实的编程能力、算法基础以及创新能力。

例如，微软 AI 部门软件工程师需要具备深厚的技术功底才能胜任工作。目前高端人才主要集中在国外，国内大模型领域的人才比较少，尤其是有实践经验的人特别难找。这使得具备相关技能的人才相对稀缺，企业为了吸引这些稀缺人才，不得不开出高额薪酬。

广阔的应用前景

AI 技术的应用前景极为广阔，涉及医疗、金融、教育、交通等多个领域。在医疗领域，AI 可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在金融领域，AI 可用于风险评估和智能投资顾问；在教育领域，AI 能实现个性化学习和智能辅导；在交通领域，AI 有助于智能交通管理和自动驾驶技术的发展。

市场调研数据显示，2023 年 1 - 8 月，AIGC 新发职位同比增长 139.76%，其中 IT / 互联网 / 游戏行业的 AIGC 新发职位占比最多。如此巨大的市场需求，使得企业迫切需要 AI 人才来推动技术的应用和创新，从而促使企业高薪招揽人才。

行业竞争激烈

科技公司对 AI 人才的激烈争夺推高了薪酬水平。目前最紧缺的大模型算法岗位，人才供需比仅为 0.17，大概相当于 6 个岗位争夺 1 个人才。从 2021 年起至今，字节跳动连续第四年位居新发布 AI 岗位数量第一，在多个大厂中对大模型人才的招聘指数最高。

今年上半年，在招聘人工智能人才量最多的前十名企业中，字节跳动排名第一，小红书第二，接下来依次为蚂蚁金服、美团、华为。华为对大模型人才的月薪给到了 5.5 万元，成为大厂中新发大模型岗位薪资最高的大厂。各大科技公司为了在人工智能领域占据优势，纷纷不惜重金抢夺 AI 人才，使得薪酬水平不断攀升。

2、不同岗位薪资差异

美国岗位情况

在美国，不同的 AI 岗位薪资差异显著。从northwest.education 的分析来看，**首席人工智能官（CAIO）以约 37.6 万美元的平均年薪位居榜首，**这反映了企业对 AI 战略规划和领导力的高度重视。紧随其后的是 AI 架构师和 AI 产品经理，他们分别以 17.6 万美元和 18 万美元的平均年薪位列第二和第三。这些职位不仅需要深厚的技术背景，还需要跨部门的协作能力和对市场趋势的敏锐洞察。

Nexford 网站则提供了不同的视角，将机器学习工程师、AI 工程师和数据科学家等职位列为 AI 领域薪酬最高的工作。机器学习工程师的平均年薪为 10.9 万美元，而 AI 工程师和数据科学家分别为 16 万美元和 6.5 万美元。这些职位通常要求具备编程、统计和机器学习方面的专业技能。

数据来源：Nexford（如侵删）

中国岗位对比

在中国，AI 岗位薪资也呈现出不同的特点和涨幅。从目前搜索到的资料看，从 2022 年到 2023 年，人工智能新发岗位的平均月薪从 43817 元上涨至 46518 元，涨幅为 6.16%。2023 年生成式 AI 开发者的人均年收入为 36.7 万元，其中近四成的年收入处于 20 - 50 万元区间，远超北京的平均招聘薪资水平。北京的生成式 AI 开发者中，资深研发人员的人均年薪为 44.2 万元。

据Levels.fyi官方统计，2024 年第一季度，中国 AI 工程师的薪资水平在全球排名第 12 位，薪资范围高达 6.4 - 13.4 万美元（约合人民币 46.3 - 97 万元）。此外，人工智能工程师的新发岗位平均月薪在 2023 年达到了 62911 元，同比上涨 9.5%。总体而言，AI 开发工作的薪资增长趋势明显，薪资水平不断提升，尤其是在大模型和生成式 AI 领域，薪资水平更是显著高于其他技术岗位。

数据来源：Levels.fyi官网（如侵删）

3、热门 AI 岗位盘点

工程师类岗位

在人工智能领域，工程师类岗位占据着重要地位。据脉脉高聘人才智库发布的《泛人工智能人才洞察》显示，算法工程师新发岗位量遥遥领先，占比高达 46.45%。工程师类岗位主要可分为算法及研发工程师、评测工程师和应用工程师。

数据来源：脉脉高聘《泛人工智能人才洞察》（如侵删）

算法及研发工程师主要负责研究和开发各种 AI 算法，通过设计和优化算法，使 AI 系统能够更好地完成各种任务。他们需要具备扎实的数学基础和编程能力，不断探索新的算法模型，以提高智能化程度。

评测工程师则负责对 AI 系统的性能进行评估和测试。他们需要制定科学的评测指标，通过大量的实验和数据分析，找出系统的不足之处，并提出改进建议。评测工程师需要具备严谨的逻辑思维和数据分析能力，确保 AI 系统的可靠性和稳定性。

应用工程师主要负责将算法工程师设计的算法转化为可执行的软件系统。他们需要具备深厚的编程技能和软件开发经验，同时还需要对机器学习、深度学习等 AI 技术有深入的理解。应用工程师要根据不同的应用场景，对算法进行优化和调整，确保 AI 系统能够满足实际需求。

新兴 AI 网络安全岗位

AI/ML 安全工程师的主要职责是确保组织的 AI 模型和系统的完整性和安全性。通常包括对新建和已建立的 AI 系统进行安全架构评估，以及研究新的 AI 安全方法。一般要求拥有计算机科学或相关领域的本科学位，并具有至少十年的网络安全经验。

AI 网络安全分析师利用 AI/ML 技术来保护企业系统免受网络攻击。他们使用 AI 工具来增强威胁检测和事件响应，并监控威胁形势。还会参与开发和训练用于安全运营的 AI 模型和算法。通常需要具有 STEM 相关学术背景、至少十年网络安全经验，以及 AI 工具和威胁领域专长。

AI 安全运营顾问为缺乏内部 AI 资源的企业提供帮助，评估现有网络安全运营，找出 AI 技术可以解决的漏洞，制定 AI 驱动的安全运营策略并实施相关技术。渴望雇佣具有强大网络安全背景和 AI 专长的资深专业人士。

生成式 AI 安全开发经理为企业的内部生成式 AI 系统建立安全控制措施。招聘经理通常寻找具有丰富开发经验的人才，能够从头构建系统，且对学习和使用生成式 AI 模型和系统充满热情。

其他热门岗位

提示工程师：负责设计和优化与 AI 系统交互的提示语，以引导 AI 生成更准确、有用的输出。

AI 研究科学家：进行前沿的 AI 技术研究，推动技术的创新和突破。需要具备较高的学术素养和研究能力。

AI 软件工程师：负责开发和维护 AI 相关的软件系统。具备扎实的编程技能和对 AI 技术的理解。

AI 产品经理：深入理解市场需求，设计出既满足用户需求又体现 AI 价值的产品。需要具备良好的市场洞察力和项目管理能力。

AI 顾问：为企业提供 AI 技术应用的咨询和解决方案。具备广泛的 AI 知识和丰富的行业经验。

伴随科技的快速发展，AI 技术已成为推动未来发展的关键力量。通过提供丰厚的薪酬福利，企业不仅能够吸引和留住人才，还能够激发员工的创新热情，推动技术的突破和应用。

未来，随着 AI 技术的进一步发展，我们有理由相信，科技行业将迎来更加广阔的发展空间和无限的可能性。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026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。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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