大龄程序员都干啥去了
从调参侠祖师爷到时薪碾压新人的技术顾问,从年薪翻倍的PPT总监到用算法接单月入3万的转行玩家,35+程序员早已在AI、云计算、国企养老等战场重构价值。记住:垂直技术做领域尖刀,资源多到能反收割公司,发际线后退的速度永远追不上银行卡余额增长。大龄程序员都去哪儿了?别扯了,他们没消失,只是换战场了。一、你以为35+的码农都在送外卖?天真。那些从「写bug的」熬成「修bug祖师爷」的人,早就在大厂当技术
从调参侠祖师爷到时薪碾压新人的技术顾问,从年薪翻倍的PPT总监到用算法接单月入3万的转行玩家,35+程序员早已在AI、云计算、国企养老等战场重构价值。记住:垂直技术做领域尖刀,资源多到能反收割公司,发际线后退的速度永远追不上银行卡余额增长。
大龄程序员都去哪儿了?别扯了,他们没消失,只是换战场了。
一、技术专家:卷到极致就是躺赢
你以为35+的码农都在送外卖?天真。
那些从「写bug的」熬成「修bug祖师爷」的人,早就在大厂当技术顾问了。
比如搞AI的调参侠,玩云计算的架构师,专治分布式系统癫痫的扫地僧……
这类人不用996,时薪顶应届生月薪,靠的就是「能解决别人搞不定的问题」。
(划重点:技术越垂直越值钱,别当全栈杂工,要做领域尖刀。)

二、转管理岗:从Coding到PUA的华丽转身
「30岁还投简历找工作,说明你菜」这话听着扎心?但现实更扎心。
大龄程序员想活命,要么带团队,要么舔老板。
管人、管钱、管项目,技术?交给小弟干。
比如某大厂总监,早年写Java,现在只写PPT,年薪翻倍,发际线也翻倍。
(警告:转型要趁早,别等到40岁才学《管理的艺术》,卷不过95后。)
三、技术咨询:躺着赚甲方爸爸的钱
不想跪公司?那就跪客户。
比如帮传统企业搞数字化转型,教小厂搭微服务架构,甚至给ZF部门做「智慧城市」方案。
不用坐班,不用撕逼,视频会议搞定80%的活,剩下的靠「我当年如何如何」的江湖传说。
(真相:这行只收老油条,年轻人镇不住场子。)
四、创业/自由职业:要么暴富,要么吃土
有人卖课,有人接私单,还有人搞开源项目等金主打钱。
比如某CTO辞职做AI工具,半年用户破百万;也有人靠教小白学Python,养活全家。
(风险提示:没资源没副业的慎入,容易从「自由」变「自闭」。)

五、国企/外企养老:卷不动就躺平
北上广留不下,就回二线进银行、运营商、车企IT部。
钱少事少,准点下班,工位摸鱼写小说——《重生之我在国企修数据库》。
(隐藏福利:公积金拉满,看病报销,退休金比私企码农高一截。)
六、转行:代码写不动,换个赛道继续肝
满,看病报销,退休金比私企码农高一截。)
六、转行:代码写不动,换个赛道继续肝
有人转产品经理,有人卖保险,甚至有人开滴滴——别笑,人家月入3万靠的是「用算法接单」。
大模型岗位需求
大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性:
• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;
• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;
• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
那么,如何快速系统的去学习大模型LLM?
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
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我们这套大模型资料呢,会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

9周快速成为大模型工程师
第1周:基础入门
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了解大模型基本概念与发展历程
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学习Python编程基础与PyTorch/TensorFlow框架
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掌握Transformer架构核心原理
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第2周:数据处理与训练
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学习数据清洗、标注与增强技术
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掌握分布式训练与混合精度训练方法
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实践小规模模型微调(如BERT/GPT-2)
第3周:模型架构深入
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分析LLaMA、GPT等主流大模型结构
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学习注意力机制优化技巧(如Flash Attention)
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理解模型并行与流水线并行技术
第4周:预训练与微调
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掌握全参数预训练与LoRA/QLoRA等高效微调方法
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学习Prompt Engineering与指令微调
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实践领域适配(如医疗/金融场景)
第5周:推理优化
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学习模型量化(INT8/FP16)与剪枝技术
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掌握vLLM/TensorRT等推理加速工具
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部署模型到生产环境(FastAPI/Docker)
第6周:应用开发 - 构建RAG(检索增强生成)系统
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开发Agent类应用(如AutoGPT)
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实践多模态模型(如CLIP/Whisper)


第7周:安全与评估
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学习大模型安全与对齐技术
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掌握评估指标(BLEU/ROUGE/人工评测)
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分析幻觉、偏见等常见问题
第8周:行业实战 - 参与Kaggle/天池大模型竞赛
- 复现最新论文(如Mixtral/Gemma)
- 企业级项目实战(客服/代码生成等)
第9周:前沿拓展
- 学习MoE、Long Context等前沿技术
- 探索AI Infra与MLOps体系
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