从传统行业裸辞到AI大模型：我的3个月转行逆袭之路！3步准备+面试避坑指南，普通人也能抓住AI风口！

作者记录了从传统行业裸辞转行AI大模型的经历包括转行动机(寻求个人价值、工作缺乏新意、AI行业前景)、准备工作(系统学习AI原理、完成落地项目、经济心理准备)、面试经验(分析优劣势、准备简历、调整心态)。通过三个月系统学习和多次面试最终成功获得AI大模型方向offer为想转行的读者提供了实用参考。今年很重要的一个经历就是裸辞然后顺利转行到了AI大模型方向回首过去的四个月以及更长的两年在临近一年结束之时稍稍记录一下还是很有必要的。主要从三个方面做一下记录缘起讲一下为什么要转准备记录一下在裸辞前做了哪些准备面试记录一下面试时候的观察和经验。为啥要转行呢借用一句流行的话来讲就是要去旷野自由地探索一番寻求自己的人生价值。过去的时间一直在按部就班地上学工作尤其是近一年愈发感觉时间飞逝流淌而我却一直近乎碌碌无为没有创造什么有价值的东西。而AI领域我认为未来是很有想象力空间的方向因此这是我想要转行的根源。从催化剂上来说目前的工作虽然薪资尚可但相比刚入职那一年越来越没什么新意未来的几十年可能一直都是在重复类似的东西再加上工作氛围相比之前差了很多待的时间越长只会蚕食我向外探索的创造力于是坚定了我即使裸辞也要离开的决心。而导火索就是deepseek的爆发我意识到了成本的大幅降低将会助推AI大模型在各行各业的落地这个时候越早投入到这个行业越好。综上大概今年7月份我裸辞开始了转行之路。虽然说是裸辞但这只是指没有在职找到下份工作并不是完全无准备的冲动之举。下面我就介绍一下我做的准备。首先是AI大模型方向的知识能力准备在大三下其实就已经接触学习AI了只是当时是拿来主义不求甚解地应用了没有深入理解底层的原理研究生时本应该深入探索理解的但因种种原因仍然未能深入工作的两年我利用周末和节假日真正深入学习总结了其内部的原理并升级了自己的学习方法就是跟着问题学不害怕遇到问题在解决问题中更加深入地理解有了这些做基础裸辞后我又给自己设定了三个月的探索时间自己制定了一个学习框架更加系统学习总结AI大模型的底层原理包含python传统AI主流大模型因为我想做的方向是AI落地应用因此做了一个落地的应用项目。而且在此期间我在网上分享了自己的学习笔记一方面是督促自己稳步地学习另一方面也是保持和外部的连接这些学习笔记现在也都放到了github上了后面我也会继续更新优化这也算是我创造的第一个有价值的东西了。想要学习的可以看一下大概率会有助于学习进程。另一方面的准备则是我对三个月探索期的准备包括但不限于下面几个。首先最重要的是经济工作两年也算是攒了一些可以保证我不用担心探索期间没有收入来源的问题第二个就是心态虽然已经做好了准备并制定了详细的规划但毕竟是从稳定运行了很长时间的轨道跳到旷野中面对很高的不确定性是会有相对来说较高的焦虑情绪的而我应对不确定性情绪的方法就是每天记录自己完成的任务同时保持和外部的连接第三个是环境裸辞还是尽量不要一个人待在房间里我住的地方附近有一个图书馆我每天基本上准时早上去晚上回陪伴我度过了孤独的探索期。好的环境一方面保持正常学习生活节奏可以提高学习效率另一方面也是保持和外部的连接。经过了大概三个月的探索学习开始了转行的面试阶段。当前的就业大环境确实整体上感觉是寒冬的不过大环境里面又有小气候AI大模型领域作为新兴的一个方向国家还有企业都在往AI方向去转所以这个方向的岗位相对来说热度是比较高的。大环境是一方面核心还是自己的优劣势面试之前我先分析了一下自己的优劣势并设定了自己的结果预期注意不是单个面试的结果预期而是找工作的预期因为单个面试单个企业的不确定性太高了。优势首先是有两年的行业工作经验这可以契合AI和行业的结合这一个方向因为我初衷就不是要做基座模型的而是要做应用的有行业经验在我看来是一个优势而且更重要的是即使最后找不到AI方向也可以在继续在本行业这在我的预期中属于保底操作这里多说一句我发现找下一份工作的经验年限在2-3年似乎为最佳不知道是否为真第二个优势就是经过探索期我真正深入从底层理解了AI大模型的原理并拥有了一个落地项目后者可以帮助我过一下简历初筛前者则是在我面试的时候几乎不会像只背八股那样轻易被问住事实上后面的面试证明了在原理方面基本上我都可以应对即使不熟悉的也可以推理一下。另一个优势则是相对不错的学历这可以帮助我过简历初筛在当前这个环境中还是很有必要的。最大的劣势则是工作匹配度的问题现在几乎所有的社招岗位都是要求工作经历非常匹配把你上份工作经验能够直接用到现在的工作中而我缺少AI方面的直接工作经验虽然自己做了一个落地项目但这方面确实是最大的劣势。另一个劣势则是手撕代码的能力退步很大因为长期没有刷了。事实上也是前期的一个面试中原理应用啥的聊得都挺好的面试官非常好地特意选了简单的代码题但我还是没有做出来很是遗憾。然后我就抽了一周左右的时间把之前刷的代码题目回顾总结了一下后面基本上都能写出来或者说出思路了。接下来就是密集的面试时间了其实在面试之前我还制定了一个分行业分岗位的面试投递节奏不过真实执行的时候还是因为种种原因没能完全按计划进行一揽子海投了这是可以优化的地方。10月20号我认为探索期虽然还没有尽善尽美但已经可以结束投简历了花了大概一周左右的时间投了几家小公司并把我的简历完善了一下27号正式开始海投中间就是漫长的面试环节列出来的这些天几乎每天都有两到三场面试11月20号拿到了首个正式的书面通知offer其实前面也有一些口头的offer但是有的是方向岗位不匹配有的可能是公司计划有变动后续也没消息了这里稍稍吐槽一下这种变动HR通知一下给人感受会好很多的接下来的几天也陆续得到了之前面试的几个offer我觉得差不多了也有两个相对来说比较合适的offer所以10月26号就停止了面试休息了大概两周左右的时间12月8号就正式入职了。这是我的一个面试时间线不过企业招聘时间应该是有黄金期的金三银四金九银十现在环境来说也可能是有变化的就不确定了。面试经验的总结来说我觉得第一点对面试的内容是真正搞懂底层的原理了真正系统的理解了这个我觉得是非常重要的这样才可以从容自信地面对每一场面试不会像只背八股押题那样会焦虑担心。另外一个就是要很熟悉简历上的内容前期可以提前准备可能的一些问题比如说借助AI让它根据你的简历内容去问一些问题然后准备相应的回答后面面试多了每一次都要复盘面试的问题因为面试官他都是根据你的这个简历内容来去问你的所以很多情况下很多面试官问的内容几乎是大差不差的越到后面越想是在背诵答案了一样。另外还有非常值得注意的是心态尤其是裸辞期间的面试因为一般面试的周期拉的比较长一周两周都是有可能的再加上HR很多时候不会告知你结果以及面试失败的沮丧都会不断让人焦虑的所以制定一个面试总的预期不要过度关注某场面试某家公司面试结果不是对你个人的否定只是不适合罢了只要最后的结果符合预期就行了。另外就是简历一定要好好写可以根据想去的岗位和行业写不同的简历把岗位描述上的关键词尽可能和自己的简历内容融合到一起因为筛选简历的时候很多情况是看关键词匹配的。还有就是现在要求岗位匹配度所以不要一份简历投所有的岗位。回过头来看这次的最终结果在我预期的第二层级AI方向的深入探索也才刚刚开始希望自己能够创造出有价值的东西。以上就是我的一个转行记录了如果能对你有所帮助那再好不过了。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如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享扫描下方csdn官方合作二维码获取哦给大家推荐一个大模型应用学习路线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框架等内容上面的资料做了一些整理有需要的同学可以下方添加二维码获取仅供学习使用