本文分享了一位城市设计师转型大模型行业的成功经历，详细介绍了转行过程中的学习方法、面试技巧和职场成长经验。作者强调大模型行业需要持续学习和创新，并提供了一套完整的学习资源，包括成长路线图、专业书籍、视频教程、行业报告、实战项目和面试题等，帮助小白和程序员快速入门大模型领域，实现职业突破。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型领域逐渐成为职场新宠。作者从城市设计师转型为大模型行业从业者，分享了他在转行过程中的心路历程和宝贵经验，为有意踏入大模型赛道的朋友们提供了一份“避坑指南”。
一、初识大模型
2022年，我怀揣着改变中国城市面貌的理想，投身城市设计行业。然而，现实与梦想之间的差距让我逐渐意识到，在这个行业，我需要付出更多的努力和耐心。在经历了长时间的加班、熬夜后，我开始思考自己的职业发展方向。
2023年，ChatGPT的出现让我对大模型产生了浓厚兴趣。我发现，利用大模型可以极大地提高工作效率，这让我看到了职场发展的新机遇。于是，我决定转行，投身大模型领域。
二、转行之路，砥砺前行
- 学习与实践：为了快速融入新行业，我白天工作，晚上自学，阅读大量与大模型相关的资料，并在公司电脑上部署了相关软件，进行实践操作。
- 面试经验：在面试过程中，我将每一次面试当作实习机会，不断积累经验和知识。经过多次尝试，我终于成功入职一家大模型公司。
- 职场成长：在大模型公司，我担任了prompt岗位，负责设计、优化和改进与大型语言模型互动的指令或问题。在这个过程中，我深刻体会到大模型行业的创新压力和未来压力。
转行大模型后，我的薪资实现了翻倍，同时，在职场技能和视野方面也得到了很大提升。我认识到，大模型领域充满了无限可能，只要不断学习、积累，就能在这个行业取得成功。
三、给有意转行大模型的朋友们的建议
- 做好心理准备：大模型行业更新迅速，需要不断学习，适应创新压力和未来压力。
- 抓住机遇：勇敢尝试，将每一次面试当作实习机会，不断积累经验。
- 资源共享：多与同行交流，共享学习资料，共同进步。
从城市设计师到AI大模型赛道，我的转行之路虽然曲折，但收获颇丰。相信只要勇敢追求，不断努力，每个人都能找到属于自己的职场舞台。愿我们在大模型领域携手共进，共创辉煌。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
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，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
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应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
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业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
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