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程序员转行做什么好:数据分析师、AI大模型工程师、产品经理和云计算工程师。

在当今技术飞速发展的时代,程序员面临着不断变化的行业挑战和职业发展需求,转行成为不少人寻求突破的选择。数据分析师、AI 大模型工程师、产品经理和云计算工程师这几个方向因其良好的发展前景,受到了众多程序员的关注。下面将对这几个方向进行详细解析。
程序员转行做什么好:数据分析师、AI大模型工程师、产品经理和云计算工程师。

1、数据分析师

是什么

数据分析师是指专门从事数据收集、清洗、分析,并从中提取有价值信息,为企业决策提供支持的专业人员。他们需要将复杂的数据转化为清晰易懂的报告和见解。

岗位需求

  • 具备扎实的统计学和数学基础,能够运用统计方法进行数据分析。

  • 熟练掌握 SQL、Python、R 等数据处理和分析工具,以及 Excel 等办公软件。

  • 了解数据可视化工具,如 Tableau、Power BI 等,能将分析结果以直观的图表形式呈现。

  • 具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力,能够从海量数据中发现问题和规律。

工作职责

  • 负责数据的收集、整理和清洗,确保数据的准确性和完整性。

  • 运用数据分析方法对数据进行深入分析,挖掘数据背后的业务价值。

  • 制作数据报告和可视化图表,向管理层和相关部门展示分析结果。

  • 与业务部门沟通协作,了解业务需求,为业务决策提供数据支持。

薪资

在国内,数据分析师的薪资水平因城市、工作经验和企业规模而异。一般来说,初级数据分析师月薪在 6k-10k 左右;中级数据分析师月薪在 10k-20k 之间;高级数据分析师月薪可达 20k-40k,甚至更高。在一线城市,薪资水平相对较高,二三线城市则稍低。

2、AI 大模型工程师

是什么

AI 大模型工程师是专注于大型人工智能模型的研发、训练、优化和部署的专业技术人员。他们致力于构建能够处理海量数据、具备强大泛化能力的 AI 模型,推动人工智能技术在各领域的应用。

岗位需求

  • 拥有扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉常见的神经网络架构和算法。

  • 熟练掌握 Python 编程语言,以及 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架。

  • 具备大规模数据处理和分布式计算的经验,了解 GPU、TPU 等硬件加速技术。

  • 具有良好的数学基础,包括线性代数、概率论与数理统计等。

工作职责

  • 参与大型 AI 模型的设计、研发和训练,不断优化模型性能和精度。

  • 负责模型的部署和上线,解决模型在实际应用中出现的问题。

  • 跟踪国内外 AI 大模型的最新研究进展,将先进技术应用到实际工作中。

  • 与跨部门团队合作,根据业务需求开发基于大模型的应用解决方案。

薪资

AI 大模型工程师属于高端技术人才,薪资待遇优厚。在国内,初级 AI 大模型工程师月薪通常在 15k-25k;中级工程师月薪在 25k-45k;资深工程师月薪可达 50k 以上,部分顶尖人才甚至能拿到百万年薪。不同企业和地区的薪资会有所差异,大型科技公司和一线城市的薪资水平相对更高。

3、产品经理

是什么

产品经理是负责产品从概念提出到市场推广全生命周期管理的人员。他们需要深入了解用户需求和市场动态,协调设计、开发、运营等多个团队,确保产品能够满足用户需求并实现商业价值。

岗位需求

  • 具备良好的用户洞察力和市场分析能力,能够准确把握用户需求和市场趋势。

  • 拥有较强的沟通协调能力和项目管理能力,能够有效推动跨部门合作。

  • 具备一定的产品设计和逻辑思维能力,能够制定合理的产品规划和路线图。

  • 了解互联网产品开发流程和相关技术知识,便于与开发团队沟通协作。

工作职责

  • 进行市场调研和用户研究,挖掘用户需求,确定产品定位和功能规划。

  • 撰写产品需求文档,与设计团队合作完成产品原型设计。

  • 协调开发团队进行产品开发,跟踪项目进度,确保产品按时上线。

  • 收集用户反馈和产品数据,不断优化产品功能和用户体验,提升产品竞争力。

薪资

产品经理的薪资水平与工作经验、产品类型和企业规模密切相关。在国内,初级产品经理月薪一般在 8k-15k;中级产品经理月薪在 15k-30k;高级产品经理或产品负责人月薪可达 30k-60k,部分优秀的产品经理薪资甚至更高。不同行业的产品经理薪资也存在差异,互联网行业的薪资相对较为可观。

4、云计算工程师

是什么

云计算工程师是负责云计算平台的设计、搭建、维护和优化的专业人员。他们需要运用云计算技术,为企业提供灵活、高效、安全的 IT 基础设施和服务,降低企业 IT 成本,提高业务灵活性。

岗位需求

  • 熟悉主流云计算平台,如 AWS、Azure、阿里云、腾讯云等,掌握其核心服务和功能。

  • 具备扎实的网络、服务器和操作系统知识,了解虚拟化技术和容器技术,如 Docker、Kubernetes。

  • 拥有一定的编程能力,熟悉 Shell、Python 等脚本语言,能够进行自动化运维和开发。

  • 了解云计算安全相关知识,能够保障云计算平台的安全稳定运行。

工作职责

  • 负责云计算平台的搭建、部署和配置,根据企业需求选择合适的云服务和架构。

  • 对云计算平台进行日常维护和监控,及时发现并解决平台出现的故障和问题。

  • 优化云计算资源配置,提高资源利用率,降低企业 IT 成本。

  • 制定云计算平台的安全策略和备份方案,保障数据安全和业务连续性。

薪资

云计算工程师的薪资水平随着云计算技术的普及而不断上涨。在国内,初级云计算工程师月薪约为 10k-20k;中级工程师月薪在 20k-40k;高级工程师或架构师月薪可达 40k-80k。具备多个云计算平台认证的工程师薪资会更有优势,一线城市和大型科技企业的薪资相对较高。

5、结尾

数据分析师、AI 大模型工程师、产品经理和云计算工程师这几个转行方向各有特点和优势。数据分析师注重数据的挖掘和应用;AI 大模型工程师站在人工智能的前沿,挑战与机遇并存;产品经理需要协调各方,推动产品的成功;云计算工程师则致力于构建高效稳定的云基础设施。程序员在选择转行方向时,应结合自身的兴趣、技能储备和职业规划,选择适合自己的道路,并不断学习和提升,以适应行业的发展需求,实现职业的顺利转型和长远发展。

6、如何学习大模型 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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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。

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