大模型岗80W+遍地，后端人怎么上车
见过至少几十个后端兄弟想转AI，大部分都走了弯路，有的学了半年连面试都拿不到，有的转了又退回去了，总结几个最常见的坑，大家千万别踩。第一个大坑：一上来就啃数学啃Transformer论文从头学深度学习，觉得要把基础打牢，结果学了三个月线性代数和概率论，啥也做不出来，信心都没了就放弃了。听我一句劝，做AI应用开发，你不需要会反向传播推导，不需要能从头实现Transformer，你只要懂原理会用就行，就像你做Java开发不需要会JVM源码也能做好开发一样，先上手做项目，用到什么学什么效率最高。第二个大坑：天天刷课看视频不做项目，收藏了几十G的学习资料，这个课也看那个大佬的教程也学，就是不动手写代码，结果一问啥都知道一做啥都不会，面试的时候连个RAG系统都搭不出来。转AI没有别的诀窍，就是做项目，做三个完整的能放简历上的项目，比你看十门课都有用。第三个大坑：上来就想做大模型预训练，觉得这个才是核心，买了好几万的GPU服务器，天天看怎么训Llama，结果现在大模型公司根本不缺从头训模型的人，而且那个门槛极高根本不是普通后端能转的，岗位也极少，纯属浪费时间。第四个大坑：只学Prompt工程，觉得会写提示词就是AI工程师了，2023年还行2026年Prompt工程师早就饱和了，工资也低，你得会完整的系统开发。正确的路径是什么？从RAG开始学，做一个企业知识库问答系统，然后做Agent应用，然后学模型微调和部署，先从应用层切入，做出来能跑的东西，再往深了学，这是最快最实际的路径，半年就能找工作，我就是这么走过来的。还有个坑：别裸辞学习，边工作边学边做项目，攒够三个项目再投简历，成功率高很多。你们转AI的时候踩过什么坑？说出来给大家避避雷。
发布于 广东
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