企业官网建设流程全解析

文章探讨了AI技术革命带来的职业变革，整理了14个AI产业链上的新岗位，并分为三类：技术岗（如FDE、AI全栈工程师）、业务岗（如AI产品经理、AI落地顾问）和治理岗（如AI内容评测师）。文章强调AI时代更需要懂业务和AI结合的复合型人才，建议普通人从自身经验出发，通过实践和跨界合作来切入AI领域，抓住转型机遇。

这两年，被问得最多的一句话是：“AI 都这么强了，我的工作还保得住吗？”

焦虑归焦虑，但很多人没注意到：每一次技术革命，消灭旧岗位的同时，一定会长出新岗位。汽车淘汰了马车夫，却造出了司机、修车工、加油站——AI 这一次也不例外。

我把目前 AI 产业链上真实存在、正在招人的 14 个新岗位整理成了两张图。先上干货，再说说普通人该怎么切入。

仔细看这 14 个岗位，你会发现它们其实分成三类，对应三种完全不同的切入姿势。

第一类：把 AI「做出来」的人

FDE 前线部署工程师、AI 全栈工程师、LLMOps 工程师、大模型应用工程师、模型评测工程师……这一类是技术岗，负责把大模型变成能上线、能赚钱、能稳定运行的产品。

门槛确实有，但没有想象中高。传统程序员转 AI 应用开发，周期通常是 3-6 个月——因为核心能力（写代码、懂系统）是通的，缺的只是大模型这一层的新知识。

值得注意的是 01 号岗位 FDE（前线部署工程师）：它不要求你闭门造车写算法，而是要求你扎进客户的真实业务现场，把 AI 真正接入企业的业务流程。懂业务的人，在这里比纯技术咖更值钱。

第二类：把 AI「用起来」的人

Agent 工程师、AI 产品经理、AI 落地顾问、GenAI 解决方案架构师——这一类岗位的核心不是写代码，而是懂行业、懂业务、懂场景。

新岗位的本质：成为人与 AI 之间的「翻译官」

这是我最想提醒大家关注的一类。因为它对技术门槛最宽容，对行业经验最饥渴：

做了 10 年财务？→ AI 落地顾问

企业想把 AI 接进财务流程，需要一个既懂财务痛点、又懂 AI 能力边界的人。你的行业经验就是护城河。

做过工厂管理？→ GenAI 解决方案架构师

制造业上 AI，难的不是模型，是知道在哪条产线、哪个环节用。懂制造的人设计出来的方案，算法工程师写不出来。

会写方案、会带项目？→ AI 产品经理

定义 AI 场景、规划产品路径、评估落地效果——AI 时代最缺的不是模型，是知道该拿模型做什么的人。

第三类：给 AI「立规矩」的人

AI 内容评测师、Responsible AI 治理经理、AI 红队安全工程师——听起来冷门，实际上是增长最快、竞争最少的一类。

道理很简单：AI 用得越深，幻觉、隐私、合规、安全的问题就越突出。企业敢不敢把 AI 接进核心业务，取决于有没有人兜底。而目前市面上，懂 AI 治理的人严重供不应求。

普通人怎么切入？三句话

① 别问「会不会被替代」，问「我在哪一环」

14 个岗位里，只有纯技术岗需要写代码。「懂业务 + 会用 AI」的复合岗位，占了至少一半。先找到自己经验和新岗位的交点。

② 从「每天用」开始，而不是从「学课程」开始

AI 内容评测师的核心工作是设计问题、测试回答——这事儿你今天就能开始练。Prompt 设计、多模态评估，用得多了自然就是经验。

③ 抢「交界处」，不抢「中心区」

AI 纯技术岗位竞争最激烈；但「AI + 你的老本行」的交界地带，竞争者寥寥。你的十年行业经验，恰恰是转型的本钱，不是包袱。

每一次技术革命，奖励的都是先上车的人

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回头看历史：淘汰马车夫的从来不是汽车，是拒绝学开车的自己。

这 14 个岗位，不一定每个都能火十年，但它们指向同一个事实：AI 时代的职业地图正在重新绘制，而现在正是地图最空白、机会最多的窗口期。

互动时间：这 14 个岗位里，哪一个最像「为你量身定做」的？评论区聊聊你的行业 + 你的判断，我会挑典型的一一分析切入路径。

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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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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