如果你最近在看互联网岗位JD，会发现一个细节正在反复出现：具备AI工具使用能力优先、有大模型相关经验加分、熟悉智能化产品或数据应用。这些要求，开始出现在产品、运营、数据，甚至部分非技术岗位中。以阿里巴巴为代表的公司持续推进大模型能力，也在不断释放一个更底层的信号：AI正在从“专项能力”，变成“通用能力”。
被改变的不是岗位
而是“工作内容”
讨论“AI是否会替代岗位”，容易忽略一个前提：岗位本身，其实是由一组“任务”组成的。而大模型正在做的，并不是直接替代岗位，而是优先接管那些标准化、重复性强的任务。
同一个岗位中，低价值工作被压缩，高价值工作占比上升。例如：内容类岗位中，基础生成可以交给AI完成，但选题判断与结构优化变得更重要；数据类岗位中，简单整理与清洗逐渐自动化，但分析与解释能力要求提高；技术岗位中，编码效率被提升，但系统设计与复杂逻辑的要求更高。
岗位没有消失，但“做什么”已经发生变化。
岗位需求的收缩方向
如果从招聘侧来看，大模型的影响并不是均匀的。一个更有效的判断方式是看两件事：工作是否高度标准化、是否可以通过规则描述清楚。在这个维度下，一部分岗位的需求确实在被压缩。以执行为主、流程固定、结果可预期的工作，原本需要较多初级人力完成，但现在可以通过AI显著提升效率。
这带来的结果不是“岗位消失”，而是企业用更少的人，完成同样的工作量。对应到应届生求职，基础岗位的竞争在加剧，筛选标准在提高。
哪些岗位在增长？
如果只看到“被压缩”，其实是不完整的。从招聘变化来看，另一面是需求正在转向更高价值的岗位。目前增长较明显的，主要集中在三个方向：
第一类，是围绕大模型本身的技术岗位，包括模型研发、工程化、部署与优化。这类岗位门槛高，但需求明确且长期存在。
第二类，是AI能力产品化的岗位，例如AI产品经理、解决方案、策略岗位。这类岗位的核心不是做模型，而是把模型能力转化为可用的产品或业务能力。
第三类，是具备AI使用能力的传统岗位。也就是说，原本的产品、运营、数据岗位，并不会消失，但会优先选择那些能够用AI提升效率的人。
AI不是一个独立方向，而是在重塑原有岗位体系。
应届生的现实应对方式
如果把变化总结成一句话，就是：岗位还在，但“门槛结构”在变化。在这种情况下，比“是否转AI”更重要的，是如何调整自己的位置。
首先，不需要盲目转向技术岗。对于大多数人来说，在原有方向上叠加AI能力，是更可行且更高效的路径。
其次，要把“使用AI”转化为“具体成果”。在简历中，仅仅写“会用AI工具”意义不大，更重要的是写清楚你用AI解决了什么问题、提升了什么结果。
最后，可以优先选择那些正在推进智能化的团队或业务。即使岗位名称不变，只要所在环境在发生变化，你的成长速度也会不同。在传统招聘逻辑中，企业更关注的是你能否胜任某一个明确的岗位职责。但在大模型逐步进入工作流程之后，一部分“职责”本身，已经被技术重新分配。
结语：抓住大模型时代的职业机遇
AI大模型的发展不是“替代人类”，而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作，却催生了更多需要“技术+业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言，想要在这波浪潮中立足，不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具，更要深入理解目标行业的业务逻辑（如金融的风险控制、医疗的临床需求），成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。
无论是技术研发岗（如算法工程师、研究员），还是业务落地岗（如产品经理、应用工程师），大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情，紧跟技术趋势，就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。
最近两年大模型发展很迅速，在理论研究方面得到很大的拓展，基础模型的能力也取得重大突破，大模型现在正在积极探索落地的方向，如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向
大模型应用工程师年包50w+属于中等水平，如果想要入门大模型，那现在正是最佳时机
2025年Agent的元年，2026年将会百花齐放，相应的应用将覆盖文本，视频，语音，图像等全模态
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这个学习路线的具体内容如下：
第一节：提示词工程
提示词是用于与AI模型沟通交流的，这一部分主要介绍基本概念和相应的实践，高级的提示词工程来实现模型最佳效果，以现实案例为基础进行案例讲解，在企业中除了微调之外，最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升
第二节：检索增强生成（RAG）
可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等
第三节：微调
预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容
第四节：模型部署
想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等
第五节：人工智能系统和项目
这一部分主要介绍自主人工智能系统，包括代理框架，决策框架，多智能体系统，以及实际应用，然后通过实践项目应用前面学习到的知识，包括端到端的实现，行业相关情景等
学完上面的大模型应用技术，就可以去做一些开源的项目，大模型领域现在非常注重项目的落地，后续可以学习一些Agent框架等内容
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