疫情后大环境下行,各行各业的就业情况都是一言难尽。互联网行业更是极不稳定,频频爆出裁员的消息。大家都说2024年程序员的就业很难,都很焦虑。
在许多人眼里,程序员可能是一群背着电脑、进入高大上写字楼的职业,他们虽然经历着“脱发”的苦恼,但却有高薪的回报。
而实际上,只有真正身处其中,才深知这背后隐藏的巨大压力。一方面,降本增效、AI爆火,导致岗位变少;另一方面,互联网的飞速发展又在不断地吸引年轻的竞争者进入市场。
如果技术水平不咋样,到了30来岁,还要面临上不去、下不来的尴尬困境。
总之就是:我太难了……在这种环境下,对于程序员来说,仿佛是站在了一个三岔口:要么是卷技术,要么转管理岗,要么就要考虑转行。如果不懂未雨绸缪,就只能被动等优化了。
1、卷技术对于程序员来说,技术是他们在职场上最坚实的“护城河”。信息技术本身就是更新迭代的,只有不断学习新技术,才能不被淘汰。但是话说回来,学习这个东西,它是有瓶颈的。想要成为技术大牛,需要努力,但同时也需要天赋。对于一些技术基础并不太ok的程序员来说,卷技术也是心有余而力不足。因此,真正能够进入“卷技术”圈层的,只有少数程序员。
2、转管理技术岗转管理岗,是很多程序员的理想选择。这个管理,不一定是高层管理,可能更多的是中层管理岗位,比如项目管理、产品管理,这些也是IT行业比较重要的岗位,承担着承上启下的中流砥柱作用。
技术转型,听起来很容易,但是实际操作起来还是容易碰到一些困境,成功转岗且能快速做好的,也是寥寥无几。岗位、角色的转换,必然会带来思维方式、工作方法、能力模型等各方面的挑战。拿程序员转项目管理来说: 昨天作为程序员,可能你只需要低着头专注眼前的代码,把代码写好、完成功能实现,就是你最大的目标; 今天作为项目经理,你就得把头抬起来,要带领整个团队冲锋陷阵,让项目按计划顺利交付变成了你的目标,而技术、代码只是一个实现目标的手段。
因此,做技术和做管理,是两种不同的思维方式。在这个转变中,最关键的是提升项目管理能力,并能够迅速做出裁剪和应用的决策,最终能够达成团队目标。那么如何能够让这个转变更加快速、丝滑?除了积累项目管理经验之外,基础的项目管理知识,也是必须要学习的。
自学是一个方法,但是很难系统化,也缺少相关的学习证明,无法体现在自己的成长档案(个人简历)中。尤其是如果在本公司没有转岗机会,需要重新找工作转岗时,很重要。相对来说,我比较推荐考证。
通常有三个选择:PMP、软考中项、软考高项。从考试难度上说,三者的难度是依次上升的;从行业性质来说,中、高项更加适用于IT行业,软考也是IT行业的国考;从考查内容来看,中、高项=PMP+IT技术。(只是各模块知识点的考察侧重点不同)但对于程序员来说,已经具备了IT技术的基础,所以更推荐考试费用较低、难度较小的软考中项,毕竟高项论文还是有点难的。
那么剩下的,可能就要面临转行的问题了。转行,相对来说,更像是一个退而求其次的一条路。这涉及到一个心态问题,往往转行后很难维持以前的薪资水平,或者说一般都会有一个过渡期。
程序员转行一般有哪些选择呢? 这里必推AI大模型这个风口。
如何学习AI大模型?
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。
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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