AI技术对程序员职业的影响 - 阿里云核心业务全部接入Agent体系 [1] - 字节跳动30%后端岗位要求大模型开发能力 [1] - 腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关 [1] - 大模型重构技术开发范式，传统CRUD模式被AI原生应用取代 [1] - AI相关技术岗薪资逆势上涨150%，大厂开出70-100W年薪挖掘人才 [1] 行业趋势与技能需求 - 制造、医疗、金融等行业加速AI应用落地 [1] - 未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人才 [1] - "有AI项目开发经验"或将成为技术人投递简历的门槛 [1] - 传统开发框架、大数据工具不再是就业金钥匙 [1] 大模型技术实战训练营内容 - 课程涵盖AI大模型技术原理、应用场景、职业发展 [4][6][11] - 2节直播课解析RAG、Fine-tuning技术及大模型底层原理 [6] - 拆解金融行业"支小助"、知乎直答等技术架构 [11] - 提供一手数据资源、项目资料，帮助积累实战经验 [11] 课程特色与学员收益 - 课程已开班58期，服务20000+学员，口碑爆棚 [9] - 学员可获得大模型应用案例集、AI商业落地白皮书 [11][15] - 行业大佬领路，提供大厂内推机会，助力职业跃迁 [12][14] - 课程免费，限前100名粉丝，24小时后关闭通道 [5][15] 技术概念解析 - Agent是针对特定场景的AI解决方案，如智能客服 [9] - RAG应用于需要不断更新知识的场景，无需重新训练模型 [9] - Function Call通过运行特定代码块增强大模型处理能力 [9]

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]

行业趋势与职业影响 - AI大模型正在取代传统CRUD开发模式，重构程序员职业命运，传统开发框架和大数据工具不再是就业金钥匙 [1] - 制造、医疗、金融等行业加速AI应用落地，企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的人才 [1] - 科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，3-5年经验者大厂薪资可达50K*20薪 [1] - "有AI项目经验"将成为未来1年内投递简历的门槛 [1] 技术发展与课程内容 - 课程聚焦AI大模型技术实战，包括Transformer架构核心原理、Fine-tuning技术及知乎直答底层原理 [2][6] - 解析大模型能解决的实际问题及行业落地场景，展示RAG、Fine-tuning技术改善大语言模型使用的方法 [6] - 从GPT到开源模型，帮助开发者应对AI技术革新，撬动AI原生应用全栈开发 [7] - 拆解金融行业"支小助"、知乎直答等热门产品的技术架构，提供一手数据资源和项目资料 [15] 职业发展与课程价值 - 课程通过5步骤培养大模型应用开发工程师：原理掌握→工具使用→产品开发→信息链接→实战演练 [15] - 提供行业大佬指导，分享商业化AI应用项目，帮助学员快速打通技术+原理+实战能力 [18] - 剖析大厂招聘行情风向，包括就业岗位、薪资、技术迭代方法和发展空间，并提供内推机会 [20] - 完课赠送大模型应用案例集和AI商业落地白皮书，项目经验可直接写入简历 [15][21] 课程特色与参与方式 - 课程免费，不限年龄和岗位，24小时后关闭报名通道，限前100名粉丝 [1][4][13] - 包含2天直播+大佬互动答疑，5小时吃透大模型技术原理+实战应用+职业发展 [2][4][6] - 已开班58期，服务20000+学员，口碑爆棚，多人获得高薪offer [10] - 针对希望参与前沿项目、构建技术壁垒、避开裁员风险、延长职业发展的技术人员设计 [12]

AI大模型对程序员职业的影响 - AI大模型正在取代传统CRUD开发模式 重构30岁以上程序员的职业命运 技术焦虑和生存危机加剧 [1] - 热门开发框架和大数据工具不再是就业金钥匙 企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的人才 [1] - 英特尔近期裁员2万人 传统岗位缩减 AI技术岗疯狂扩招 3-5年经验者大厂薪资可达50K*20薪 [1] AI大模型技术培训课程核心内容 - 课程包含大模型原理+应用技术+项目实操 覆盖Transformer架构 Fine-tuning技术 RAG应用等 [2][7][8] - 拆解金融行业"支小助"和知乎直答等热门产品的技术架构 提供一手数据资源和项目复现机会 [16][17] - 58期课程已服务20000+学员 完课赠送大模型应用案例集和AI商业落地白皮书 [10][15] 行业应用与就业前景 - AI大模型在金融 医疗 制造等行业加速落地 Agent技术已应用于智能客服等企业级场景 [1][8] - RAG技术适用于需频繁更新知识的场景 Function Call技术可增强大模型处理复杂任务能力 [8] - 课程提供大厂内推机会 直通面试官 帮助学员实现职业跃迁 目前已有学员获得高薪offer [19][22] 课程结构与学习价值 - 2天直播课程涵盖职业前景 技术架构 实战案例 包含2节直播课讲解RAG和Fine-tuning技术 [2][7] - 学习路径：原理掌握→工具应用→产品开发→信息链接→实战演练 5步培养大模型开发能力 [17] - 针对35岁职业危机 技术迭代需求 提供构建技术壁垒和参与前沿项目的方法论 [12]

AI行业人才需求与转型趋势 - 传统技术岗位面临降薪淘汰压力，大厂以60K*16薪高薪招聘AI大模型人才，技术人核心竞争力重构迫在眉睫 [1] - AI应用落地环节对前后端开发/测试经验需求旺盛，RAG等技术可提升问答准确性 [1] - 垂直领域经验（如医保风控、电商客服）结合AI技术能精准定位模型落地痛点 [1] - 80%公司要求员工掌握AI工具提效技能，如Cursor编程工具 [1] - 大厂招聘转向AI大模型实战经验，仅会API调用难以通过面试 [1] AI技术转型窗口期优势 - 转型窗口期门槛低，简历达标（AI技术+项目经验）即可，年龄限制宽松 [1] - 技术背景（如开发/测试）可加速AI大模型落地环节上手速度 [1] - 业务与技术结合能力（如Transformer嫁接医保系统）成为关键差异化优势 [1] AI大模型培训课程核心内容 - 课程覆盖大模型原理、应用技术到项目实战，24小时免费通道限时开放 [2][9] - 2天直播包含RAG、Agent、Transformer架构原理及Fine-tuning技术，揭秘知乎直答底层逻辑 [3][13] - 金融行业"支小助"等热门项目拆解，提供复现实战机会，成果可写入简历 [11] - 课程已服务20000+学员，58期开班，部分学员实现高薪职业跃迁 [16] 培训附加价值与资源 - 行业大佬领路，分享商业化AI应用项目，打通技术+原理+实战能力 [4] - 提供大厂内推机会，简历直达面试官，完课赠案例集与商业白皮书 [6][7][17] - 限100名额，赠AI商业落地白皮书及大模型应用案例集 [9][11] AI技术应用场景与工具 - RAG适用于需频繁更新知识的场景，无需重新训练大模型 [16] - Agent是特定场景的AI解决方案（如智能客服），体现技术质变 [16] - Function Call通过集成外部工具增强大模型复杂任务处理能力 [16]

AI技术对程序员职业的影响 - 阿里云核心业务全部接入Agent体系，字节跳动30%后端岗位要求大模型开发能力，腾讯、京东、百度开放招聘的技术岗80%与AI相关 [1] - 大模型重构技术开发范式，传统CRUD模式被AI原生应用取代，行业加速AI落地，企业更看重能用AI重构业务流的技术人才 [1] - AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂开出70-100W年薪挖掘AI大模型人才，传统岗位大批缩水 [1] AI技术岗位需求变化 - 未来1年"有AI项目开发经验"或成技术人简历门槛，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验成为核心竞争力 [1][10] - 传统开发框架、大数据工具不再是就业金钥匙，仅会调用API或二次开发不足以应对行业需求 [1] - 制造、医疗、金融等行业加速AI应用落地，技术人需具备微调大模型、优化知识库检索等能力 [1] 大模型应用开发实战训练营内容 - 课程涵盖大模型职业前景、典型业务场景、技术架构、Transformer核心原理、Fine-tuning技术及知乎直答底层原理 [3][5] - 通过2天直播+大佬互动答疑，解析RAG、Function Call等技术，展示如何改善大语言模型使用 [3][5][8] - 拆解金融行业"支小助"、知乎直答等热门产品技术架构，提供一手数据资源和项目资料帮助复现实战经验 [12] 课程附加价值 - 完课赠送大模型应用案例集、AI商业落地白皮书，帮助积累实战经验并写进简历 [12][16] - 提供企业内推+直聘权益，简历直达大厂面试官，学员已通过课程实现职业跃迁 [15] - 行业大佬领路，深度剖析大厂招聘行情、薪资、技术迭代方法及职业发展路径 [13][15] 课程参与方式 - 免费开放，不限年龄和岗位，24小时后关闭通道，仅限前100名粉丝 [2][4][10] - 5小时课程覆盖AI技术原理+实战应用+职业发展，帮助技术人抢占AI时代先机 [3][10][15]

AI技术对程序员职业的影响 - 阿里云核心业务全部接入Agent体系 [1] - 字节跳动30%后端岗位要求大模型开发能力 [1] - 腾讯、京东、百度开放招聘技术岗中80%与AI相关 [1] - 大模型重构技术开发范式 传统CRUD模式被AI原生应用取代 [1] - AI相关技术岗薪资逆势上涨150% 大厂开出70-100W年薪挖掘人才 [1] 行业技术转型趋势 - 制造、医疗、金融等行业加速AI应用落地 [1] - 企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人才 [1] - 传统岗位缩水 AI岗位疯狂扩招 [1] - "有AI项目开发经验"或将成为技术人投递简历的门槛 [1] 大模型技术应用场景 - Agent是针对特定场景的AI解决方案 如智能客服 [9] - RAG应用于需要不断更新知识的密集场景或特定领域 [9] - Function Call通过运行特定功能代码块增强大模型处理能力 [9] 大模型技术学习内容 - 大模型应用开发的职业前景与未来方向 [3] - 典型业务场景、技术架构、知识体系 [3] - Transformer架构核心原理与Fine-tuning技术 [3] - 知乎直答底层原理揭秘 [3] 实战训练营课程亮点 - 2天直播+大佬互动答疑 [3] - 5小时吃透大模型技术原理+应用场景 [5] - 解析RAG、Fine-tuning技术改善大语言模型使用 [5] - 拆解金融行业支小助、知乎直答等技术架构 [13] - 提供一手数据资源、项目资料复现实战经验 [14] 职业发展支持 - 行业大佬领路+大厂内推机会 [15] - 剖析大厂招聘行情风向、薪资、技术迭代方法 [16] - 简历直达大厂面试官 实现职业跃迁 [16] - 完课赠送大模型应用案例集、AI商业落地白皮书 [17]