还记得十年前，移动互联网让无数程序员薪资暴涨吗？

很多人凭借着 “会写 APP” 就拿到了别人几倍的薪水。

有人靠这股东风进入大厂，实现了人生的跨越；但也有不少人因为犹豫观望，最终错过了整个时代。

今天，这一幕正在 人工智能（AI）身上重演。

从 ChatGPT 开始，AI 已经不再是实验室里的“黑科技”，而是被广泛应用在 医疗、金融、教育、零售等行业。你打的客服电话、学校的智能问答、政府服务的自助助手……背后都有 AI 的身影。

随之而来的是：AI 工程师（AI Engineer）岗位正成为全球最稀缺、最赚钱的职业之一。

数据不会骗人，首先，我们先来看一组数据，根据 Clicks IT Recruitment与 Levels.fyi最新数据：

• AI Engineer平均年薪 165,000 澳元

• AI Engineer入门级起薪 126,000 澳元

• AI Engineer资深岗位 最高可达 198,000 澳元

• ML/AI Engineer 薪资中位数 167,900 澳元—— 显著高于传统开发

可以看到，AI 工程师的薪资远高于普通软件开发岗位，尤其是 ML/AI 软件工程师，随着经验的积累，薪资增长潜力巨大，上限几乎没有天花板。

AI 正在渗透到各个行业，包括 医疗、金融、零售、政府服务，甚至是法律、教育等传统行业，带动了对 AI 工程师的需求。如Optus、Service NSW等澳洲企业已在客户服务、智能助手等领域广泛应用 AI 技术，推动市场对 AI 人才的需求增长。这正是对于Fullstack Developer来说最好的“弯道超车”的机会。

一、需求爆发，红利期已经到来

不仅薪资惊人，岗位需求同样让人瞩目。根据 澳大利亚技术委员会（Technology Council of Australia, TCA）的预测，到 2030 年，澳洲 AI 相关岗位将增长至 20 万个，实现 500% 的增长。

这一趋势不仅带来了技术岗位（如AI工程师、数据科学家、机器学习专家）的扩张，还涉及 商业、政策、销售、管理等多个非技术岗位，形成了一个广泛的 AI 生态系统。掌握 AI 开发，能够适配更多企业需求。企业对 AI 的需求不仅限于 AI 研究，而是更需要 将 AI 技术集成到 Web 和应用开发中。

而 LinkedIn Australia 与 Indeed 的数据也表明：2025 年起，AI 工程岗位成为增长最快的职位之一，同比暴涨 430%。

这背后有两个核心原因：

AI 技能仍是稀缺资源—— 企业虽然布局 AI，但缺少能把技术真正落地的人才。

薪资处于泡沫期—— 供需严重失衡，导致企业“抢人”，薪资被快速拉高。

换句话说：谁先具备能力，谁就能先吃到红利。

二、为什么是“弯道超车”的机会？

AI 的发展带来的不仅仅是新职位的诞生，它还在重构整个就业生态。除了 AI 工程师、数据科学家、机器学习专家这些技术岗位，AI 还在推动 商业、政策、销售、管理等多个非技术岗位的增长，形成了一个庞大的 AI 生态系统。

对 Fullstack Developer来说，这正是“弯道超车”的最佳时机。因为企业不仅需要研究型人才，更需要能把 AI 技术集成到 Web 和应用开发中的工程师。换句话说，只要你补齐 AI 技能，就能快速切入这一波红利赛道。

三、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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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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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