前言
【2024年被称为最难就业年，1158万大学生面临难题】
IT互联网依然是大学生最向往行业，制造业受欢迎度升高智联招聘调研数据显示，2024届求职毕业生期望行业中，IT/通信/电子/互联网、政府/非盈利机构、文化/传媒/娱乐/体育行业位列前三，占比分别为26.4%、9.4%、8.9%。IT互联网行业为应届生贡献很多就业岗位，也是应届生最向往的行业。
所以在今年找工作，面临2024年史上最难就业季，该如何成功逆袭呢？
明确自身定位，寻求发展方向
第一步确定自己想要做的是什么？在求职过程中，首先要明确自己的目标市场与定位。思考自己的专业背景、技能特长和兴趣爱好，找到最适合自己的行业和职位。同时，要深入了解目标职位的招聘需求和市场趋势，以便更好地制定求职策略。比如目前很火的大模型。
大模型行业就业现状
不少的大型企业在大模型招聘这一块给出了百万年薪，薪资已经相当的可观了。且目前属于高薪人少的情况，所以说当下入行大模型不失为一个良好的选择！！！
- 市场需求增长：随着大模型技术的不断发展，特别是在金融、医疗、交通、安防、游戏、电商等行业的应用日益广泛，市场对大模型相关人才的需求呈现出增长趋势。根据一些招聘平台的数据，提及AIGC、大语言模型、大模型等关键词的岗位自ChatGPT等技术发布以来持续增长。
- 高级人才需求旺盛：在大模型行业，对于具有高级算法技术人才的需求尤为旺盛。这些人才通常具备大模型预训练经验、熟悉Transformer等预训练框架，并深入理解大模型应用场景。因此，他们的薪资水平也往往较高，最高者薪资可超百万。
- 中低层人才竞争激烈：虽然大模型行业对于人才的需求整体增长，但中低层的算法工程师等岗位竞争仍然激烈。由于这些岗位的技术门槛相对较低，人才供给较为充足，因此薪资水平往往较为平稳，甚至可能出现降薪跳槽的情况。
- 行业变革带来的机会与挑战：大模型技术的发展正在深刻改变着各个行业，为就业市场带来了新的机会。然而，这也要求从业者不断学习和更新技能，以适应行业的变化。同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型产业链将继续发展壮大，这也为从业者提供了更多的发展机会。
- 企业招聘策略：企业在招聘大模型相关人才时，往往更加注重应聘者的实际经验和技能水平。例如，很多企业在招聘时会明确要求应聘者具备大模型预训练经验、熟悉Transformer等预训练框架等。这也反映了大模型行业对于人才的实际需求。
如何系统的去学习大模型LLM ？
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三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容 ：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容 ：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容 ：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容 ：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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