AI行业人才需求趋势 - 传统技术岗位面临降薪淘汰压力，而AI大模型人才招聘薪资高达60K*16薪，行业人才结构正在重构[1] - 大厂招聘标准转向AI大模型实践经验，仅掌握传统编程技能已难以通过面试[1] - 80%公司要求员工具备AI工具应用能力，如使用Cursor编程等提效工具[1] AI人才转型核心优势 - 转型窗口期门槛较低，重点考察AI技术应用能力和项目经验而非年龄[1] - 传统技术背景（如前后端开发/测试）在大模型落地环节具有优势，例如利用RAG提升问答准确性[1] - 垂直领域经验（医疗/电商等）能精准定位模型落地痛点，如Transformer嫁接医保风控系统[1] 大模型技术应用方向 - RAG技术适用于需频繁更新知识的场景，无需重新训练大模型即可适配特定领域[14] - Agent技术成为企业级AI解决方案关键，智能客服是典型应用场景[14] - Function Call通过集成外部工具增强大模型复杂任务处理能力[14] 大模型培训课程核心内容 - 课程覆盖大模型原理（Transformer架构）、核心技术（Fine-tuning）及实战应用（RAG/Agent）[3][13] - 拆解金融行业"支小助"、知乎直答等商业案例技术架构[10] - 提供全流程项目实操，学员可复现项目并写入简历[11] 职业发展支持体系 - 课程包含大厂招聘风向分析（岗位/薪资/技术迭代）及面试官视角的职业规划[6] - 提供企业内推机会，简历直达大厂面试官，已有学员实现高薪就业[6][16] - 58期课程累计服务20000+学员，配套赠送大模型案例集和商业白皮书[16][18] 行业落地场景 - AI技术已在金融风控、电商客服等垂直领域实现场景化落地[1][10] - 个人开发者可通过Agent技术完成AI原生应用全栈开发[14] - Fine-tuning技术能精准微调大模型以适应特定业务需求[13]