AI和大模型——AI的开发者技能

本文针对AI行业的火爆趋势详细介绍了开发人员如何快速转行进入AI领域。文章指出虽然AI行业对学历和技能要求较高但仍有途径可以进入。主要介绍了入门级应用技术、搭建RAG系统、本地小模型部署和工程优化、大模型运维等方面的技能要求。同时文章也分析了AI行业的竞争激烈程度和未来发展前景建议有志于转行的人员抓住机会尽快掌握相关技能实现职业转型。一、介绍在现在AI火爆的时期很多人都想着跟风进入AI行业。不谈纯上层应用AI的那个已经网上有很多的方法了比如即梦生成视频啥的。就说开发人员如何转到AI行业中去需要怎么办其实很简单要想真正进入到AI行业中并成为其中一员其实很难。学历和要求就卡死了。但这不代表AI开发中的应用不需要人才这才是吸纳开发人员最多的部分。但怎么才能快速的转过去呢没办法。但可以较快的转过去。当然如果有一定的基础的人就相对轻松不少。至于具体的要求不要看网上的教程更不要看一些培训学校的资料。大家可以直捣黄龙去招聘网站上查看招聘者的要求就可以了。二、主要要求在早期的AI应用开发中会写写提示词调用一些API接口。再不至于用个框架如前面提到的LangChain啥的基本就算行了。但AI发展的速度太快了只懂那些现在肯定是无法过招聘那一关的。下面简单整理一下招聘网站上的具体要求。主要包括以下几个方面入门技术提示工程、Agent开发。这些都属于入门级别的应用这里不再展开搭建RAG系统RAG系统是当前AI的一个重要的应用技术点。前面说过基础的问答已经无法满足当前企业的需求了只能上RAG来解决当前的需求特别是高级的RAG系统。比如现在需要的多路召回和混合检索Hybrid Search以及BGE等重排模型等。这些技术可以提升top-K的准确率从而提高企业应用的效率。而在面对复杂的企业应用和知识图谱时GraphRAG又能起到关键的作用这就也需要开发者掌握相关的技能。另外可以引入一套自动化的评测流水线如RAGAS等评测工具。从而保证整个系统的可靠性。这套系统会在代码发生改动或模型变动时自动进行测试对上下文重新执行得出结果精度、幻觉率等指标确定改动或模型的选型是否正确。从而对代码提交和模型的选择进行控制。本地小模型的部署和工程优化在实际的应用中很多企业的数据是敏感的无法上传到大模型中进行使用即只能在公司的内网中使用。所以需要开发者能够掌握3B到7B的小模型的本地化部署比如Gemma或llama等。同时也会要求开发者必须能够进行相关的推理优化和适配成本等技术点主要有向量化、剪枝、压缩和蒸馏等等。还有必须能在有效的GPU资源下使用相关技术进一步提升并发的吞吐量。比如对vLLM或TensorRT-LLM结合PagedAttention技术解决大模型推理的内存瓶颈问题等等。大模型的运维开发者不能光会使用大模型还要能够对大模型进行全链路的监控和可预测。包括对提示词输入、生成的输出以及Token的消耗、延迟及请示失败率等用Opentelemetry的标准来采集相关的trace和metrics。然后将相关的内容写入到Prometheus一个开源的系统监控行告警工具包中然后使用Grafana做可视化。这样就可以对问题进行有针对性的分析和处理。当然也需要集成Phoenix开源AI可观测性平台或WBWeights BiasesMLOps平台来评估幻觉率及生成质量的情况然后将这些指标引入到安全系统中。综合不同的工具实现大模型的整体运维工作。也就是说对运维的工具不但要掌握原来的相关的运维工具还要掌握与AI相关的运维工具。当然一些基础的技能上面并未列出因为那个默认应该是必须掌握的。比如掌握基础的编程语言、数学基础、会一些深度学习的基础框架和知识点等等。三、分析说明其实对于大多数开发者说能挤进AI这个赛道真的不容易。大家不要轻信网上一些导流的视频和文章那个很容易误导众多的开发者。AI开发即使是简单的应用也已经不是以前随便拿起一台电脑装装环境就可以开发了。往往需要花钱买API使用权硬件的配置或云的配置也要高所以个人判断未来AI更容易形成一种壁垒把更多的人筛选下去。现在不可能象前几年移动互联网时期对学历、资历、背景几乎没有任何要求进不了底层搞前端搞美术啥的总有一个切入点。AI的底层开发对学历的要求之严大家可以去招聘网站上看看。而且不光卡学历还卡Paper。即使是相对简单的上层应用开发对开发者的要求如数学、数据分析、并行编程、优化以及AI相关的专门的技术如Pytorch等框架、神经网络、Transformer等等都提出较高的要求。普通开发者不可能迅速的在完全不搭的场景下切换过来。虽然有这样那样的限制但有门槛对一些人也是好事说明竞争的烈度要低。其实很多的所谓的AI行业的应用开发者并不是真正的AI的应用开发者更像是AI的纯应用者。大家一定明白二者的不同现在这个行业还未完全稳定下来所以二者可能还有转换的余地这就是一些背景并不完全符合要求但有机会转过去的时候。这个时间窗口有多长不敢说。但可以肯定是一定不会有多长AI成长的速度太快。如果这个行业崩溃就不用说了如果不崩溃大家还是有机会的。只是机会相对要少很多。对开发者来说AI注定不是多数人的盛宴而只是少数人或者说极少数人的狂欢。至于狂欢之后是什么没人敢确定。传统产品经理正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品当下的问题不再是“要不要学 AI ”而是“如何构建 AI 产品”。前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通他们反馈在大量招人只要有 AI 相关的项目经验基本都能拿到面试机会而且领导很舍得给钱涨薪 40-60% 很正常01接下来的产品人得卷AI能力了如今AI大火行业极速发展的背后懂AI 产品人才却严重稀缺。这不是要你转技术岗而是要掌握构建 AI 产品的核心方法如何将你的领域知识转化为 AI 产品的核心竞争力如何用 AI 技术实现你的产品需求如何设计真正懂用户的 AI 交互体验……懂AI就是产品经理的“救命稻草”风口之下与其焦虑被行业淘汰不如先人一步享受AI技术带来的红利我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁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】不限年龄不限岗位没有代码基础也能学现在扫码完课还送《AI产品面试题库》《AI大模型应用案例集》02掌握技术实战快速转型想成为一名卓越的AI大模型产品经理需要从技术、到项目实战的全方位转型指南**1**AI产品应用原理解析产品经理也能听懂对于产品经理来说如果你不懂技术做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求是没法完整的落地一个产品的本次课程专门面向产品经理人群解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理解析AI产品应用技术积累大模型能力简单易懂不需要会代码小白也能掌握大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手产品如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等2超全行业案例解析课程详细讲解现阶段大模型在各个行业和领域的应用现状包括零售与电商、教育、医疗、泛娱乐、法律等等10大行业详细讲解案例的思路、应用场景以及背后的技术原理、核心技术揭秘各个行业、场景的真实现状和未来产品的发展与机遇可以说讲解完一个案例就能积累一个AI产品实践的经验课程中所涉及到的实战项目都可以直接在自己的工作中使用让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例3AI产品经理求职专项辅导课程中会系统的帮助大家拆解字节、腾讯、百度等大厂AI PM岗位JD关键词掌握AI PM高频面试题型与回答框架展示 AI 相关能力的关键技巧Prompt设计、模型评估、A/B测试、成本意识、与算法/工程协作经验To B类AI产品经理突出“行业理解 技术落地 商业闭环”能力的简历结构设计展示项目成果从客户需求洞察到技术方案设计展现端到产品思维如何评估To B AI产品的可行性、客户付费意愿与实施成本To C类AI产品经理拆解头部公司岗位JD将过往尽力转化为AI产品叙事逻辑从行业趋势、产品设计题、案例分析数据分析题、技术理解边界等全流程辅导面试避免无效海投、锁定最适合的AI产品岗位03本次课程全程直播讲解能直接对话大佬和专业助教不懂就问超详细的案例小白也能轻松get完课后还赠送《AI产品经理面试题库》、《AI大模型应用案例集》不断更新中……适合人群想转型AI产品经理、AI项目管理专家、AI产品解决方案等岗位想进行AI产品创业的创业者想成为制作AI产品的程序员想利用AI解决企业问题的管理岗想在AI方向寻找就业方向的毕业生AI方向前景广阔、待遇好目前很多产品人已经通过完整学习拿到大厂高薪offer收入嗷嗷涨我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁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】