外包是程序員的唯一宿命？AI時代，他們如何破局？

近期，一則關于求職的帖子引發熱議：一位二本畢業、擁有多年開發經驗的程序員，因“雙非”學歷背景，求職時只收到外包公司的邀約。更令人意外的是，評論區中不乏985名校背景的畢業生，也表示自己最終選擇了外包崗位。

你是否也經常刷到這樣的消息：

“985碩士入職華為OD外包”
“211畢業生只能去外包？”
“雙非學歷就活該被歧視嗎？”

我們不禁要問：如今的就業環境，已經現實到只能去外包了嗎？

一、別讓“信息差”困住你的視野

你看到的，或許只是算法想讓你看到的。持續推送的“求職難”“外包多”等內容，容易讓人陷入同質化的信息繭房，誤以為整個就業市場只剩外包這一條路。

然而，真實的市場圖景并非如此。根據脈脈《2025年AI人才流動報告》顯示：

• 2025年以來，AI新發崗位量呈爆發式增長，今年7月，相關崗位量同比增幅已超過10倍
• AI崗位的簡歷投遞量也暴漲了11倍
• AI領域新發崗位平均月薪達到61,475元，人才薪資持續走高。

數據清晰揭示：AI崗位需求正激增，薪資領跑全行業——這恰恰是突破學歷限制、擺脫外包困境的重要機遇。

二、真正拉開差距的，是“實力差”

但問題也隨之而來：有沒有可能，以你當前的技能儲備，真的只能找到外包？

隨著AI在各行各業的深入應用，企業越來越渴求既懂技術、又懂業務的復合型AI人才。當別人能夠熟練進行大模型微調、開發智能體應用、通過算法為企業降本增效時，如果你還停留在對主流AI框架一知半解、缺乏真實項目經驗和場景落地能力的階段，那么即使看到機會，也往往難以把握。

信息差可能讓你誤判形勢，而實力差，才是讓你與優質崗位失之交臂的根本原因。

事實上，許多近嶼智能的學員即便出身普通高校或非科班背景，也能通過系統學習AI核心技能，成功提升競爭力，最終斬獲心儀的正職崗位offer。

三、AI+時代，程序員的硬核能力模型已革新

結合2025年的招聘趨勢，企業用人標準已明顯升級：

• 以AI為核心的硬技能：AIGC大模型應用開發、提示詞工程、智能體（Agent）開發等成為高薪崗位的新標配，掌握這些技能的程序員薪資水平顯著高于傳統崗位。
• “AI+跨界”的復合能力：企業不再只需求單一技術人才，“AI+開發”“AI+產品”“AI+運維”等復合型崗位成為主流，技術落地業務場景的能力愈發關鍵。

當前，AI時代的紅利窗口仍在敞開。主動升級技能，方能抓住機遇；一味猶豫觀望，只會被市場加速淘汰。

四、系統學習，是縮短“實力差”的最佳路徑

要精準匹配企業新需求、穩抓AI時代紅利，系統性的AI+技能培養至關重要。

近嶼智能的AI+賦能課程體系，正是為應對這一趨勢而設計。課程全面覆蓋當下熱門方向，包括：

• AIGC大模型應用開發工程師
• AIGC多模態大模型應用工程師
• AIGC多模態大模型產品經理
• AI測試工程師

等熱門學科，從核心技術到跨界實戰，提供從理論到項目的一站式能力提升方案。無論你是零基礎入門，還是在職尋求進階，都能在這里找到適合自己的學習路徑，系統性構建“AI+”時代的職場競爭力。

A系列：AIGC大模型應用開發工程師

• 專為零基礎到進階學員設計的階梯式培養體系
• 聚焦大模型集成、應用開發和指令訓練
• 培養Prompt工程師、AI應用開發工程師等高薪技術崗位人才
• 精通增量預訓練、自監督學習與GPT架構，突破大模型實戰能力上限

B系列：AIGC多模態大模型應用工程師

• 深入探索MLLM工具的使用、API調用與工具開發
• 涵蓋AI創作、視覺藝術、音樂生成及多模態技術
• 培養精通AI技術應用與創新的多模態應用工程師

C系列：AIGC多模態大模型產品經理

• 產品經理專業課程，打造一站式學習體驗
• 深入學習50+頂尖AIGC應用，分析50+實戰案例
• 從產品基礎到多模態及大模型技術通識，全方位培養AI產品管理專家

D系列：AI測試工程師

• 專為測試工程師與轉型開發者設計，聚焦“AI+測試”前沿領域
• 涵蓋從傳統測試基礎到大模型集成、視覺/AI專項測試的全棧技能
• 培養能獨立承擔智能化測試與大模型應用落地的全鏈路AI測試工程師
• 通過企業級項目實戰，貫通接口/性能/安全測試與AI測試技術，實現測試體系的智能升級

信息差的壁壘，可以主動打破；實力差的鴻溝，能夠通過行動縮短。

愿每一位不甘局限于外包命運的技術人，都能以“千淘萬漉雖辛苦，吹盡黃沙始到金”的毅力持續深耕，并借助近嶼智能提供的學習助力，乘上AI時代的東風，最終實現屬于自己的高薪跨越與職業突破。