大模型算是当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口。有小伙伴觉得，既然是新领域、新方向，那么，人才需求肯定比较大，相应的人才缺乏，竞争也会更少 ，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？
在这里分享一下我的看法，希望给想要在大模型领域发展或者转行去做大模型的同学一些参考和建议。
我们先来分析一下大模型这个领域。
实际上，大模型开发也分为两类 ，一类是算法工程师，另一个类是应用工程师。算法工程师就是研究大模型算法，应用工程师是基于大模型做一些上层应用的开发。当然，后面这类也需要对大模型有或多或少的了解，毕竟，你做普通业务开发还得了解MySQL、Kafka、Redis等底层实现一样。
第一类算法工程师
要求就高了，不是说你想转行去做，就能做得了的。竞争门槛极其高，起码得是个985/211硕士毕业吧，知名期刊发表过相关论文，有扎实的机器学习、人工智能的理论功底。
如果还要考虑要不要转行去做的，建议你早点放弃吧。因为真的适合去做的，根本就不需要犹豫。
第二类应用工程师
要求相对就低很多了，选择深耕的方向比较好的有两类，一类是有技术壁垒，一类是有业务壁垒。
像刚刚提到的大模型算法，算是有技术壁垒，而大模型应用就算是有业务壁垒的方向，他跟电商、物流、财务以及其他大型2B系统一样，业务较复杂。对于毕业五年以上的人，如果想要进入这些业务行业，就要比深耕这些行业多年的候选人，更没有优势，毕竟HR在筛选候选人的时候，还是倾向于选择业务匹配的候选人，特别是一些中高端的职位。
如果你现在的方向没有技术壁垒，也没有业务壁垒，那么，有业务壁垒的大模型方向，算是一个不错的选择。但是，不要总是看着别人碗里的饭香，别人的老婆更好，因为这种情况太常见了。今天的热门，也有可能会两三年后的天坑，就像当年的IOS、Android开发一样，没有那么多需求了。谁知道呢？
球友现在在大厂做电商开发，也算是有业务、有技术的方向，没必要换赛道去做大模型。自废武功，从新开始，这不是傻吗？除非自己对大模型情有独钟，那另当别论。
即便如此，也要看看这种热情是不是一瞬间的，因为很多东西都是因为不懂，有新鲜感，才觉得好。深入进去，未必有你想得好。建议可以先利用自己的业余时间研究研究，试试感觉，弄了半年，还觉得很不错，适合自己，并且自己有优势，再转也来得及。
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为什么要学习大模型？
学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。
大模型典型应用场景
①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
⑤AI+零售：智能推荐系统和库存管理优化了用户体验和运营成本。AI可以分析用户行为，提供个性化商品推荐，同时优化库存，减少浪费。
⑥AI+交通：自动驾驶和智能交通管理提升了交通安全和效率。AI技术可以实现车辆自动驾驶，并优化交通信号控制，减少拥堵。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。
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