2025年春节，中国人工智能大模型DeepSeek在全球引发轰动。DeepSeek的崛起也让相关领域的人才在这个春招季炙手可热。
1、有企业开出百万年薪！
据南方日报报道，在2月的深圳市南山区新春大型招聘活动中，人工智能行业展位人流如织，如鹏城实验室、优必选、肯綮科技等展位前，求职者排起长龙。有企业招聘“DeepSeek高级专员”岗位，更有企业抛出百万年薪招募AI相关岗位人才。
通过观察招聘要求，记者发现企业对高端人才需求上涨，尤其是博士、硕士上涨显著，且专业细分更精准。如国家超级计算深圳中心招聘助理研究员/副研究员/研究员、中国稀土集团创新科技有限公司招聘稀土催化及粉体材料方向的高级研发人员、先健科技（深圳）有限公司招聘高级研发工程师等。
据悉，现场共招聘194个博士岗位，平均月薪高达35000元，主要集中在算法研究、技术研发等高端岗位。
AIGC软件A股上市公司万兴科技释放100+高端岗位，以百万年薪向高端精英人才发出召集令，寻找可共创未来的产品、技术、营销、设计人才，其中产研专家年薪为35-100W，营销与设计专家年薪为30-80W。
2、急缺，高薪！人工智能算法工程师需求增多
正在筹备中的“2025‘起跑春天’杭州青年人才交流大会”上，将有800多家企业释放出超过2万个招聘岗位，人工智能算法工程师、机器人控制工程师等新职业的需求明显增多，而且纷纷开出高薪。
浙江省杭州市人才管理服务中心工作人员表示，包含人工智能算法智能相关的岗位，800多家企业里面有1/5的企业都会有这样的岗位需求，2万多个岗位大概有1/10，也就是2000个以上的岗位都是面向人工智能相关的算法工程师。
连日来，人工智能公司深度求索DeepSeek为持续升温的人工智能技术掀起浪潮，旺盛的需求使相关专业人才变得炙手可热，人工智能领域正呈现数百万级的人才缺口。
在苏州，一家大模型对话式人工智能平台型企业，在春节假期后第一天就完成了DeepSeek的部署，两天之内上线多家车厂的系统，提升车载智能座舱的人机对话体验。同样，这家企业也面临人工智能人才的巨大缺口。他们目前拥有900人左右的团队，其中近七成的研发人员，这样的人员配比依旧满足不了客户需求。
3、AI跨界发展 增加人才需求的多样性
据中青报此前报道，在暨南大学数字创新与公共传播研究中心研究员赵罗希看来，新技术不仅改变了传统行业格局，更为创新思维提供了广阔的舞台，职业多样性的增加更是有目共睹。
“人工智能训练师、大数据工程技术人员等新职业都得到了人力资源和社会保障部的认可，这为求职者提供了更多的选择和发展方向。”
不过，近年来，新技术尤其是AI的发展，“对就业机会创造更多还是替代更多”的话题也被广泛讨论。
赵罗希认为，新技术在带来机遇的同时也伴随着挑战，如对部分传统行业的就业挤压等，“这需要个体上更积极的学习心态、社会上更科学的终身学习体系、制度上更完善的就业和保障体系，但只要我们秉持积极心态，采取积极措施，这些问题都是可以解决的”。
如何学习大模型 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。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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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
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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