核心内容摘要
探索“瑟瑟”的无限可能：一款重新定义你数字生活的软件
文章分析了大模型领域的两类岗位算法工程师门槛极高需顶尖学术背景应用工程师要求相对较低但仍需业务或技术壁垒。
建议已有电商等业务和技术基础的程序员不必贸然转行可先业余时间探索确认兴趣和能力后再决定。
同时提供了大模型学习路线和资源包帮助读者系统入门大模型应用开发。
大模型算是当之无愧最火的一个方向了算是新时代的风口。
有小伙伴觉得既然是新领域、新方向那么人才需求肯定比较大相应的人才缺乏竞争也会更少那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢是不是更好就业呢是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢在我的职场陪跑星球里也有一位同学提出了类似问题分享一下我的看法希望给想要在大模型领域发展或者转行去做大模型的同学一些参考和建议。
问985 硕士毕业大厂背景 工作 45 年 当下环境对于换赛道为大模型这种技术壁垒 还是 深耕电商业务争哥有什么建议么答争哥回答我们先来分析一下大模型这个领域。
实际上大模型开发也分为两类一类是算法工程师另一个类是应用工程师。
算法工程师就是研究大模型算法应用工程师是基于大模型做一些上层应用的开发。
当然后面这类也需要对大模型有或多或少的了解毕竟你做普通业务开发还得了解MySQL、Kafka、Redis等底层实现一样。
对于第一类算法工程师要求就高了不是说你想转行去做就能做得了的。
竞争门槛极其高起码得是个985/211硕士毕业吧知名期刊发表过相关论文有扎实的机器学习、人工智能的理论功底。
如果还要考虑要不要转行去做的建议你早点放弃吧。
因为真的适合去做的根本就不需要犹豫。
对于第二类应用工程师要求相对就低很多了。
我们在[「程序员职场生存指南」]里详细讲到过选择深耕的方向比较好的有两类一类是有技术壁垒一类是有业务壁垒。
像刚刚提到的大模型算法算是有技术壁垒而大模型应用就算是有业务壁垒的方向他跟电商、物流、财务以及其他大型2B系统一样业务较复杂。
对于毕业五年以上的人如果想要进入这些业务行业就要比深耕这些行业多年的候选人更没有优势毕竟HR在筛选候选人的时候还是倾向于选择业务匹配的候选人特别是一些中高端的职位。
如果你现在的方向没有技术壁垒也没有业务壁垒那么有业务壁垒的大模型方向算是一个不错的选择。
但是不要总是看着别人碗里的饭香别人的老婆更好因为这种情况太常见了。
今天的热门也有可能会两三年后的天坑就像当年的IOS、Android开发一样没有那么多需求了。
谁知道呢球友现在在大厂做电商开发也算是有业务、有技术的方向没必要换赛道去做大模型。
自废武功从新开始这不是傻吗除非自己对大模型情有独钟那另当别论。
即便如此也要看看这种热情是不是一瞬间的因为很多东西都是因为不懂有新鲜感才觉得好。
深入进去未必有你想得好。
建议可以先利用自己的业余时间研究研究试试感觉弄了半年还觉得很不错适合自己并且自己有优势再转也来得及。
你觉得呢大模型会是未来的天坑吗如何系统的学习大模型 AI 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。
我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。
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