企业官网建设流程全解析

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AI人才首次供大于求高薪赛道的竞争与机遇AI领域首次出现供大于求并不意味着赛道吸引力下降相反其依旧是职场中薪资水平最高、增长潜力最大的领域之一尤其对掌握核心技能的程序员而言依然是优质赛道。脉脉高聘数据显示2025年1-10月AI领域新发岗位平均月薪达61764元较新经济行业整体平均薪资45553元高出35.59%。在高薪岗位TOP20榜单中AI相关岗位占据绝对主导地位其中AI科学家/负责人以127225元的平均月薪登顶大模型算法工程师71060元、AIGC算法工程师67460元紧随其后成为程序员薪资天花板的代表岗位。更具吸引力的是“AI溢价”效应这一现象对程序员职业发展极具参考价值。报告显示AIGC算法工程师平均月薪比普通算法工程师高出17.81%前者67460元后者57260元每年薪资差额可达12万元左右AI产品经理月薪较普通产品经理高出20.59%年增收近10万元AI架构师较普通架构师薪资溢价13.41%即使是技术岗内部AI技能也能带来显著薪资提升。对程序员和职场新人而言AI能力已从“加分项”彻底转变为“必选项”。当近五分之一的非AI岗位都明确要求AI能力时缺乏相关技能储备可能会直接丧失岗位竞争资格尤其是在大模型技术普及的当下掌握基础大模型应用与开发能力已成为职场入门的核心门槛。从行业渗透来看AI技术正加速覆盖全领域为不同方向的程序员提供就业机会。新金融科技行业AI岗位渗透率达13.76%位居首位纯互联网11.81%、新能源汽车11.62%、通信行业11.50%紧随其后。以新金融科技领域为例兴业银行搭建智能体平台并上架200余个智能体华泰证券推出AI Agent形态的涨乐App这些落地场景催生了大量AI算法工程师、数据分析师、AI产品经理岗位其中对掌握大模型微调、部署技能的程序员需求最为迫切。岗位增长数据也释放出明确信号AI产品经理岗位量增幅达369.36%远超大模型算法岗位248.65%成为增幅最高的AI相关岗位这意味着企业不仅需要能攻坚技术的算法工程师更急需能将大模型技术落地为产品的复合型人才小白程序员可重点关注“技术产品”的跨界方向。此外数据标注/AI训练师岗位增幅达171.35%该岗位门槛较低无需深厚编程功底可作为非技术背景新人进入AI领域的跳板积累行业经验后再转向大模型相关技术岗位。需要注意的是AI领域整体供大于求的背后细分岗位人才缺口依然显著这也是程序员的破局关键。高性能计算工程师人才供需比仅0.31相当于3个岗位争抢1名人才SLAM算法0.38、规控算法0.44、搜索算法0.45、云计算0.45等岗位均处于供不应求状态。对程序员而言深耕这些细分技术领域掌握核心算法能力就能在竞争中脱颖而出成为市场争抢的稀缺人才。02 职场人集体拥抱AI工具普及与择业观变革面对AI技术带来的职业变革职场人尤其是程序员群体正主动通过学习AI工具、提升技能来适应趋势AI工具已成为职场必备生产力工具。脉脉高聘报告显示2025年职场人AI工具使用率突破90%较2024年的69.99%大幅提升“从未使用AI工具”的比例从30.01%骤降至9.53%“经常使用”的比例从19.95%翻倍至37.01%“高度依赖AI”的用户占比也从6.02%提升至13.52%AI工具已彻底融入日常工作流程。在能力提升需求上“AI工具应用能力”以57.84%的占比位居第一与“核心思维能力”51.83%成为唯二占比超50%的选项这意味着AI能力已被职场人视为与思维能力同等重要的基础素养。对程序员而言熟练使用AI工具辅助编码、调试、优化已成为提升工作效率的核心手段。AI工具带来的生产力提升切实可见OpenAI去年年底发布的企业AI应用报告显示深度使用AI的“前沿用户”每周可节省超10小时工作时间在数据科学、工程开发、文档撰写等程序员高频工作场景中效率提升效果更为显著。例如利用大模型工具生成基础代码、排查Bug能大幅缩短开发周期让程序员聚焦核心算法设计。从工具使用偏好来看国产AI工具占据职场主流对国内程序员更友好。DeepSeek67.62%、豆包66.68%分列使用量前两位ChatGPT以32.31%的占比排名第三。值得关注的是企业自研内部AI工具的使用率达12.95%这一数据也解释了为何2025年AI人才需求爆发式增长——企业需要大量懂AI技术、能适配内部业务的程序员参与自研工具的开发与优化。职场人的择业观也随AI浪潮发生转变更倾向于选择长期有发展潜力的赛道。2025年求职时优先关注“薪资福利”的比例从85.16%降至74.54%而“行业/企业发展前景”“企业文化和价值观”的关注度分别提升至38.07%、12.22%。对程序员而言AI领域无疑是兼具短期高薪与长期潜力的优质选择尤其是布局大模型、AI Agent等前沿方向的企业更能为职业发展提供广阔空间。岗位结构上AI领域技术岗与非技术岗比例从2024年的88:12调整为83:17非技术岗占比提升至17.36%意味着AI行业的岗位包容性更强。应届生招聘市场中大模型算法、算法工程师位居新发岗位量TOP2产品经理含AI产品经理在非技术岗中需求最高产品运营、用户运营等岗位也保持高位需求为不同背景的求职者提供了多元入口。人才流动性也反映出AI领域的活力2025年主动辞职比例从2023年的12.80%升至21.13%AI从业者平均在职时长仅2.03年低于新经济行业整体的2.91年。这表明职场人更愿意通过跳槽寻找更适配的AI岗位对程序员而言持续提升AI技能就能在人才流动中把握更好的就业机会。03 企业AI人才战升级招聘趋势与城市机会面对AI技术变革企业层面的人才争夺战已全面打响尤其是互联网、新能源汽车等领域企业纷纷加大AI人才招聘力度为程序员提供了丰富的就业选择。脉脉高聘报告显示2025年1-10月字节跳动以897的招聘指数位居新经济行业热招企业榜首AI领域招聘指数更是以111遥遥领先小红书53、蚂蚁集团43紧随其后。2026届校招中字节开放超5000个岗位研发类岗位同比增长23%并推出Top Seed大模型顶尖人才校招计划专项招募30位顶尖应届博士为核心技术人才提供优质发展平台。从岗位增幅来看追觅科技表现最为突出2026届校招计划招聘1000人成为清华大学最大就业单位Offer发放量超700份平均年薪达70万元为应届生程序员提供了极具竞争力的薪资待遇。小鹏汽车的AI人才布局也值得关注其新发岗位AI渗透率达19.32%位居全行业企业第一相当于每5个岗位就有1个与AI相关。2025年小鹏将招聘计划从6000人上调至8000人首次将AI方向岗位单列应届生最高年薪达160万元聚焦大模型应用、自动驾驶算法等核心领域对相关方向程序员吸引力极强。AI化已成为企业共识79.55%的企业已启动AI布局12.18%的企业实现AI规模化应用且企业规模越大AI布局越深入——万人以上规模企业AI应用比例达91%5000-10000人企业为88.20%1000-5000人企业为86.11%。这意味着无论规模大小企业对AI人才的需求都在持续增长程序员无需局限于大厂中型企业也能提供丰富的AI技术实践机会。城市就业格局也在发生变化为程序员提供了更多地域选择。2025年1-10月北京、上海、深圳、杭州、广州依旧是AI人才聚集的TOP5城市而重庆首次跻身招聘量TOP10成为AI人才就业新热土。这一变化得益于产业转移与政策支持重庆两江新区聚集19家汽车整车企业2025年1-9月汽车产量达193.08万辆其中新能源汽车80.45万辆“重庆造”问界M9成为“十四五”成就展唯一入选的新能源汽车相关产业布局催生了大量AI自动驾驶、车载AI系统开发岗位为程序员提供了新的就业方向。结语AI时代以技能破局拥抱新机遇脉脉高聘《2025年度人才迁徙报告》清晰地揭示了一个趋势AI正全面重塑职场规则无论是程序员、产品经理还是职场新人唯有主动拥抱AI技术才能在变革中把握机遇。对小白和程序员而言AI能力已成为职场必备技能——90%的职场人在用AI工具提升效率57.84%的人在主动提升AI能力AI不再是可选技能而是职场入门的“通行证”。尤其是大模型技术的普及掌握大模型基础应用、微调优化、部署落地等技能能显著提升岗位竞争力。市场从不吝啬奖励拥抱变化的人20%左右的AI薪资溢价、369%的AI产品经理岗位增幅、543%的AI岗位整体增长这些数据背后是AI领域广阔的职业发展空间。对程序员而言深耕细分技术领域如高性能计算、SLAM算法或向“技术产品”复合型方向转型都能在供大于求的市场中脱颖而出。AI浪潮已至规则在变机遇也在升级。对想要进入AI领域的小白和寻求突破的程序员来说从现在开始学习大模型相关技术熟练运用AI工具主动适配行业变化就能在这场技术变革中为自己开辟更广阔的职业道路。小白/程序员如何系统学习大模型LLM作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵我经常收到小白和程序员朋友的提问“零基础怎么入门大模型”“自学没有方向怎么办”“实战项目怎么找”等问题。难以高效入门。这里为了帮助大家少走弯路我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友扫码免费领取全部内容1、我们为什么要学大模型很多开发者会问大模型值得花时间学吗答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点而是抓住数字经济时代的核心机遇其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势第一行业刚需驱动并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。第二人才缺口巨大职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万2025年预计达400万具备相关能力的开发者岗位多、薪资高是职场核心竞争力。第三技术赋能增效提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率还能拓展职业边界让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”对接更高价值业务。对于开发者而言现在入门大模型不仅能搭上行业发展的快车还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位还是传统行业的AI转型需求都在争抢具备大模型技术能力的人才。人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享最后再跟大家说几句只要你是真心想系统学习AI大模型技术这份我耗时许久精心整理的学习资料愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。部分资料展示2.1、 AI大模型学习路线图厘清要学哪些对于刚接触AI大模型的小白来说最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境甚至中途放弃。为了解决这个痛点我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段从最基础的入门认知到核心理论夯实再到实战项目演练最后到进阶优化与落地每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容大家可以先收藏起来跟着路线逐步推进。L1级别:大模型核心原理与PromptL1阶段将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。L2级别RAG应用开发工程L2阶段将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目提升RAG应用开发能力。目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。L3级别Agent应用架构进阶实践L3阶段将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。L4级别:模型微调与私有化大模型L4级别将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。2.3、 大模型学习书籍文档收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书帮你夯实理论基础。2.4、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。2.5、大模型大厂面试真题整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度每道题都配有详细解析和答题思路帮你针对性提升面试竞争力。【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】2.6、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】