程序员转型AI:行业分析

系列目录

1.程序员转型AI:行业分析

2.程序员转型AI:转型计划

3.程序员转型AI:落地实践

4.程序员转型AI:展望未来

一、背景分析

进入2025年,AI已经爆发式增长,且进入实际商业变现阶段。都说"站在风口上,猪都会飞,但风口消失,猪就会掉下来,甚至摔死"。但博主看到AI已经是一种趋势!!!!而不仅仅是风口 。类似当年Java语言在企业级应用编程强势崛起一般、SpringCloud框架在框架中的强势崛起一般,势不可挡,且AI将爆发增长5年,常态运营5-10年,这将几乎是普通程序员弯道超车(已占有大厂的高级别程序员)的唯一机会,也是延长职业生涯的灵丹妙药(简单说就是解决35岁危机...)。

博主比较守旧,但目前也被迫在做智能体(概念比现有普通意义的更加超前),但是发现概念模糊、落地艰难、理论实践双缺乏...陷入了泥潭。特梳理本文,记录一下自我的转型之路(传统Java开发工程师/架构师转型AI,拥抱AI的过程)。也期望对还在迷茫中的程序员们一个思路,一个提升的机会。-------说句言外话,马云都复出了,你还在等待???AI势不可挡,2-3年内不会应用AI可能会直接被行业淘汰,你可以不信,但可以拭目以待。

二、行业概况

2.1 行业分析

围绕AI,能做的事情很多。我们围绕传统程序员/架构师/技术经理,转型AI能做的事做行业分析:

1.AI算法

纯算法,一般是高学历,算法能力极强的算法工程师,一般只有大厂、研究机构才要。

2.AI应用

1)AI框架开发----从0到1

框架级/平台级AI开发者 :研发通用AI框架,例如国产幻方量化的开源第一deepseek、openAI下属的闭源第一chatGPT。当然还有:阿里通义千问、百度文心一言等全套平台级自研AI框架。此类公司一般都是大厂级别。

2)训练微调、二次开发----从1到1.1

深度开发者 :此类开发者的公司一般是--垂直行业有自己的细化需求、高价值数据的公司。有能力或者期望二次开发AI框架以更好适应业务的公司。此类公司至少也是独角兽/大型传统数字转型公司

3)研发对接AI框架,应用开发----从1到N

应用开发者 :例如:解决方案直接对接三方AI框架实现自己产品功能,普通科技公司即可,比如国际化翻译接入机器翻译gpt-4o。

4)非研发,纯AI工具使用者----衍生体

工具使用者: 围绕AI技能的培训(各种流量IP/自媒体传授者);AIGC利用AI工具的内容创作者(文字、图片、视频等),可以是任何公司/个人

综上所述,岗位较多,且适合大龄普通程序员转型的一定是2、3这两类的AI相关岗位 。即AI相关的二开/应用开发者/架构师。有机会直接做第2类:深度开发者的岗位更好。当然如果暂时能力不足,先切入对接三方AI框架,直接做应用开发也是可以的。因为当你业务发展壮大后,很有可能发现工具的不足,完事你就得自己去升级微调以更好适应自己的业务需求场景。总之,有机会先切入进去,再改变它,这个思路总没错

而且无论是偏向深度开发者(训练微调)、亦或者简单应用开发,目前这些岗位在boss直聘上都很多,且呈全面爆发式增长,市场极度缺失,薪资大概在40-80K,远高于普通程序员。

2.2 技术栈

我们缩小范围,围绕上述容易转型的岗位。即AI的训练微调、二次开发和AI应用开发,梳理相关的岗位、最后整理出对应的技术栈。

2.2.1 AI常用岗位技术栈

  • 大模型训练师: GPT、ChatGLM、LLaMA、MM-LLMs。 基本的算法原理、Fine-tuning策略、Prompt工程、向量数据库。常见分布式训练方案,Megatron、DeepSpeed等。
  • 深度学习框架:精通TensorFlow/PyTorch。
  • AI工程师:大模型构建+训练。大模型RAG/Agent能力构建。
  • 数据工程:大数据处理、搜索算法、机器学习等传统大数据技术栈(hadoop、spark、flink 等数仓/数据湖)。

编程语言:精通python、熟练go/c++/java的一种。

2.2.2 其它关联技术栈

  • AI低代码:低代码平台 low-code等。事实证明在简单业务场景低代码平台自动生成代码还是可以的。
  • AIOT:AI与物联网结合,这是一个趋势。AIOT势不可挡。
  • 边缘AI:智能设备云边端一体化的整体解决方案之一,边缘端AI部分,会把部分逻辑直接从云端下沉到边端执行。

三、总结

AI正当时,快速加入比什么都强!

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