AI大模型岗位薪资真相：多少年包能拿到？普通人如何破局？_AI持续爆火，相关岗位薪资到底达到了多少
文章分析AI相关岗位薪资情况，指出高薪岗位(最高100万年包)主要面向博士海归或博士985人才，能拿到此等薪资的人凤毛麟角。同时提醒职场风险，建议提前做好准备。后半部分介绍了JMeter常用插件的安装及使用方法。
“AI相关岗位薪资”
随着AI持续火爆，各大厂也都在招聘相关人才，近日OfferShow专门对AI相关岗位的工资情况进行了一期专题汇总，都是校招岗位
年包90W左右
年包100W
年包80w
70W
50W左右
40W左右
54W左右
34W左右。
看大家投票可信度还是挺高的，当然也有个例不在讨论范围内。
1.基本可以看出，年薪最高能达到100W的，要求已经是博士海归或博士985了。甚至有的岗位博士还在50左右；
2.硕士985在30，40左右，不超过50；
3.这还是最热门的AI相关，比其他岗位，比如，比软件开发还要高出一截，已经算是互联网天花板了。
能拿到此等工资的人数在多少呢？
以下是我国近四年的博士毕业生人数
2021年：博士毕业生人数为7.20万人。
2022年：博士毕业生人数为6.62万人。
2023年：博士毕业生人数为8.71万人。
2024年：暂无明确数据，但根据趋势推测，博士毕业生人数可能接近10万人。
根据数据显示，2024年应届毕业生以全国10万人算，它会占本科及以上人数占比大概1.6%，2024年本科及以上毕业人数在638万左右，这是全科，单算计算机就更少了，而计算机还分软硬件，网络等等那么多方向，所以这肯定比1.6%还要少，妥妥的凤毛麟角。
如果按照这个逻辑你就能看出，在职场能拿到年薪百万的概率太小了，况且这还是税前的，即使能熬到上级真正能拿到税后百万，也是在这帮人中挑选出来的优秀者，范围更小。按照这个概率，基本没普通人什么事了。
普通人唯一的出路还是创业，虽说创业九死一生，但成功的概率会比职场概率高一些。
况且，我们我们职业生涯是有生命周期的，它也遵循正态分布
中间最高点基本就是30-45岁左右，40多岁后面大概率会走下坡路，按现在产业的迭代速度，即使高管也有被裁的概率。体制内不在讨论范围内。
所以这样来看，职场还真是比较危险，提醒大家提前做好准备。
如何系统的学习大模型 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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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
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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。