浙江
還記得今年某大廠公布了2024年財報，數據顯示，截至2024年12月31日，員工總數為194320人，而截至2023年12月31日，這一數字為219260人。
這也意味著，過去一年減員了近24940人
這不是個例——在互聯網全面進入存量競爭、企業紛紛“降本增效”的大背景下，傳統開發崗位的HC正在快速收縮……
然而，傳統程序員降薪、裁員的同時，AI相關技術崗位卻在瘋狂擴招！
超過60%的企業正布局AI產品，比起傳統崗，現在最吃香的就是「大模型應用開發工程師」
前段時間DeepSeek給大模型開發工程師開出了11萬月薪（14薪），年薪高達154萬！字節、華為等大廠也在瘋搶大模型人才，薪資逆勢上漲150%，年薪70-100萬已成常態！
一邊是傳統崗位加速淘汰，一邊是大模型人才一將難求！冰與火的反差，正在技術圈殘酷上演！
上周，一位大廠P9的技術朋友直言：“市場飽和、內卷加劇，傳統技術崗都將失去競爭力。AI這波風口，是技術人近幾年最好的、也可能是最后的破局機會！”
仔細看看這些HC要求，企業急需的大模型工程師，必須掌握三大核心技術：
?RAG：融入外部信息，修正模型輸出，給模型裝靠譜大腦
?Agent智能體：讓AI自主干活，通過工具調用（Tools）環境交互，多步推理完成復雜任務。比如做智能客服等等……
?微調：針對特定任務優化，讓模型適配業務
別擔心！我邀請了擁有豐富經驗的大佬陳旸老師，專為各位開發者設計了《大模型應用開發實戰訓練》課程。
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剖析AI技術的應用場景，用實戰經驗落地AI技術。從GPT到最火的開源模型，讓你從容面對AI技術革新！
大模型微調
掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微調技術，針對特定場景優化模型性能。
學習如何利用領域數據（如制造、醫藥、金融等）進行模型定制，提升任務準確性和效率。
RAG應用開發
深入理解檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，構建高效的知識檢索與生成系統。
應用于垂類場景（如法律文檔分析、醫療診斷輔助、金融報告生成等），實現精準信息提取與內容生成。
AI Agent智能體搭建
學習如何設計和開發AI Agent，實現多任務協同、自主決策和復雜問題解決。
構建垂類場景下的智能助手（如制造業中的設備故障診斷Agent、金融領域的投資分析Agent等）。
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想入局AI，一個懂行的大佬帶你，能少走很多彎路！
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最重要的是：持續提供靠譜的內推機會！！
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與其焦慮……
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畢竟AI時代，誰先嘗試，誰就能占得先機！
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