企业官网建设流程全解析

今年校招，大厂AI岗位占比激增至80%-90%，传统岗位如前端、测试等被大量缩减。文章指出，岗位的“判断含量”决定其安全性，越接近AI、越需要判断和决策的岗位越不易被替代。建议求职者关注岗位的“判断含量”，优先选择与AI结合紧密的岗位，如AI工程化，而非仅仅追求进入大厂。同时，实体硬科技领域也提供了大量高薪岗位，是值得考虑的备选方向。

10月10日，“金秋启航”校园招聘月深大站招聘会刚刚结束，结合近半年来的观察，我发现今年校招有一个非常明显变化：27届大厂校招正在撕裂：腾讯、字节、百度把AI相关岗位占比推到80%到90%，前端、测试、运营等传统执行岗却在批量缩编。同一栋楼里，有人月薪9千被优化，有人年包25万起步。差距不在学历，在离AI的距离。判断含量越高的岗位越安全，越像算法越被替代，越像自己越不可替代。

差距不在学历，在离AI的距离。

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！选岗比投简历更要命：本届大厂校招AI岗占比冲到90%，传统岗正在被批量优化

9000个岗位，这是比亚迪一个招聘季放出的校招量，比很多互联网大厂的全年校招加起来还多。但同一时间，腾讯、字节、百度把AI相关岗位的占比一口气推到了80%到90%。一扩一缩之间，大厂校招正在出现一道剪刀差。如果你是27届、或者你家孩子正在投简历，这条线直接决定他未来三年站不站得稳。

我做了20年HR、跑过100多场校招，今年在深大双选会上看得最清楚：家长还盯着"进没进大厂"，孩子已经输在"进了大厂干什么岗"这一问上。

为什么家长尤其要懂这条线？因为你们替孩子做的每一次"求稳"选择——劝他考个银行柜员、报个前端培训班——恰恰是把孩子往判断含量最低的那排座位上按。安稳是你们这代人的经验，可经验有时效，过期的安稳反而是坑。

不是进不进得去大厂，是进去以后你站在哪条价值链上。

同一栋楼里，正在上演两种命运

林浩是我带过的学生，某211软件工程2024届，校招时死磕前端，投了120份简历拿到3个offer，全是中小厂的实施和测试，最后入职深圳一家电商中台做前端，月薪9千。工作刚满一年，2026上半年公司前端团队被优化，他差点跟着走。好在他大四实习时就爱折腾内部提效脚本，临危转去做AI工具链支持，反而稳住了。

苏晴是深大计算机2026届，从大三就往AI工程化靠，专门啃模型部署和数据清洗，校招一个纯前端岗都没投，最后拿了3个AI应用岗offer，年包落在25到40万区间。

简历是门票，价值链才是座位。

两个同专业起点的人，差的不是学历，是离AI的距离。我常跟学生说：简历是门票，价值链才是座位。 坐在重复执行那排，系统一升级你就得站起来；坐在判断决策那排，系统越升级你越值钱。

这也是为什么我反复跟家长讲：别再用二十年前的"进大厂=安稳"公式套今天的孩子。大厂还在，但大厂里的安稳区在塌。你帮孩子选的如果是"听起来体面"的执行岗，五年后他会发现，体面还在，位子没了。

AI没有抢你的岗位，它抢的是岗位上不需要判断的那部分

AI岗扩的是"会用AI的人"，传统岗缩的是"只做重复的人"。

把数据摆开看更清楚。字节、腾讯2026校招合计扩招超1.7万AI人才，腾讯技术类岗位扩招36%、技术产品岗扩招39%；字节面向27届放出7000多个实习岗，研发就占4800多个。百度校招4000多个职位里AI相关占比超90%，阿里整体约80%、淘天更是超过90%。

判断含量四维

反过来看另一头：2026上半年，几乎所有叫得出名字的大厂，对前端、测试、运营、市场、设计都做了人员优化。不是大厂不招人了，是把预算挪到了"会用AI"的人头上。

我做过招聘，最怕看到一种简历：技能栏写满Vue、React、接口测试，可一问"你用AI做过什么提效"，答不上来。这类岗位的判断含量低，恰恰AI最先啃掉那块。我用一套判断含量四维看岗位：判断型、关系型、执行型、物理型。

三年前你比谁简历漂亮，今天你比谁离AI更近、离重复更远。

AI最容易吞掉的是执行型里纯流程化的那截，最吞不掉的是判断型和需要面对面建立信任的关系型。所以同样叫"互联网岗"，做用户增长的判断含量远高于做页面切图；同样叫"工程师"，能拍板技术路线的比只按文档写代码的更难被替。

校招的考题，悄悄改了

三年前你比谁简历漂亮，今天你比谁离AI更近、离重复更远。 大厂缩掉的不是"岗位总数"，是岗位上"判断含量低"的那截。

柜员、综合运营、纯执行的前端页面、机械的测试脚本，这些环节正在被系统吞掉；而能把模型用起来、能处理数据、懂业务场景的人，反而成了增量。连银行都在变——工农中建四大行校招岗位三年连降，从26届的7.76万缩到27届的6.4万，累计少了超1.3万，砍的全是柜员和综合运营，金融科技岗反而平稳。

把两条线放一起看更扎心：

一边是互联网传统岗在缩编、起薪卡在8到12K的天花板下不动；另一边是比亚迪近1万个岗、7到20K，中芯国际校招硕士年包18到36万，实体硬科技要的是能把车造出来、把电池做出来、把晶圆跑起来的人。

写"负责页面开发"是执行，写"负责业务指标达成"是判断。

深大2025届平均月薪11422元、留深率72.68%，头部雇主正是比亚迪华为腾讯——一个在让出名额，一个在吃下名额，27届站哪边，三年后差距会直接体现在工资条上。

深圳"20+8"产业集群把集成电路、智能网联汽车、机器人、新能源写进了城市战略，这些赛道招的不是"会用工具的人"，是"能扛住真实产线问题的人"。AI在这里不是来抢岗的，是来给这群人加杠杆的——你越能解决真问题，杠杆越帮你放大价值。

怎么判断一个岗判断含量高不高？教家长和孩子一招：看JD里"负责"后面接的是动作还是结果。

写"负责页面开发"是执行，写"负责业务指标达成"是判断。前者容易被流程化，后者要人拍板。这一句话，比看一百篇"风口行业"文章都管用。

不是人人都该冲算法岗，内核清晰才冲

选岗不是选公司，是选赛道；进大厂不是终点，是看清自己凭什么被留下的起点。

话说回来，我得泼盆冷水，免得一窝蜂去卷算法。判断含量决定论是有前提的：内核清晰、有理工底子的人，冲AI算法和研究岗是顺势；内核模糊、硬转算法只会撞得更疼。

对大多数普通学生，更稳的路是AI工程化——会调模型、会清洗数据、会做私有化部署，这类"把AI用起来"的岗，需求比纯研究岗大得多，苏晴走的就是这条。

怎么判断自己该冲算法还是该避？三句话自检：

1

你专业课排名进前30%了吗？

2

你真写过能跑、能上线的代码吗？

3

你愿意为一个技术问题熬通宵吗？

越像自己越不可替代，前提是先看清自己站在哪条价值链上。

三个都否，别硬卷算法，去工程化或硬科技更划算。选岗不是选现在最热的，是选十年后最值钱的；不是看别人往哪挤，是看清自己凭什么被留下。别人教你怎么选，我教凭什么选。

给27届和家里人三件事

第一，先问岗再问厂。 投之前把岗位JD拆成"判断型/执行型"，判断型占比高的岗优先，纯执行、可流程化的岗慎选。为什么：剪刀差的逻辑就是判断含量越高越安全，这一问能帮你避开正在被系统吞掉的岗位，而不是只看公司名气。

第二，往AI工程化靠，别只盯算法。 会调模型、会清洗数据、会做私有化部署的工程型选手，比纯论文背景更好找工作，苏晴就是这条路。为什么：大厂扩的全是"把AI用起来"的岗，不是纯研究岗，工程化的缺口比算法大、门槛也更适合普通学生够得着。

第三，把硬科技当成备选而不是退路。 深大2025届平均月薪11422元、留深率72.68%，头部雇主是比亚迪华为腾讯，实体赛道给双非的窗口比互联网传统岗宽得多。为什么：制造、半导体、新能源的判断含量岗位，正在吃下被互联网传统岗让出的那批人，这是结构性的此消彼长，不是短期波动。

越像自己越不可替代，前提是先看清自己站在哪条价值链上。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 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

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 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

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 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
• …

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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 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
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、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。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。