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
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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!
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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。
2節直播課:扎實的理論 + 成熟的開發能力 + 可演示的實戰項目!帶你系統掌握RAG、Agent、微調三大核心,完成企業級項目實戰!
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??從大模型微調到AI Agent智能體搭建
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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