其实数据分析这个岗位吧，刚开始确实还行，像我们当时就天天跑报表、做数据可视化、分析业务问题，自我感觉还挺高大上的。
但是慢慢就琢磨出不对味儿了，感觉自己就是从‘业务工具人’变成‘高级工具人’。而且说白了，数据分析师的工作很多时候就是把数据整理好，讲成业务听得懂的故事，最后能不能落地，还是要看业务和领导，跟你没啥关系。最痛苦的是，有时候你熬夜分析了一堆数据，PPT做得漂漂亮亮，结果人家业务一句‘这不是我们想要的’，直接给毙了，呵呵。
最关键的是这两年AI时代来了，数据分析这个岗位太容易被取代了。一些基础的数据清洗、报表生成、简单的分析都能自动化搞定了。公司也开始压缩数据团队，把钱砸到AI相关的岗位上。也算是我跑路的一个契机吧，我当时就想，都是搞数据，为什么不去搞点更值钱的，就开始考虑转算法工程师。
刚开始学NLP的时候还是挺难的，各种深度学习的模型、数学公式、代码框架，怀疑人生。自学+报班，基本上时间就全部被占满了，经常下班回家学到凌晨两点，第二天照样得起早上班。但坚持了两个月，渐渐摸出点门道，尤其是当我把第一个Transformer模型跑起来的时候，真的特别有成就感。
后面自己一边学一边找些小项目练手，再把课程里的项目包装一下，把简历丰富了，最后成功跳槽到了现在的岗位。
转行后真是‘柳暗花明又一村’的感觉。现在在一家小厂做大模型应用算法工程师，不仅薪资比之前高了好几档，工作内容也更有意思，感觉每天都在研究新的东西，技术壁垒高了，成就感也强。而且最重要的是，这条路往后还能一直走，毕竟AI的发展才刚开始，未来的可能性会非常多。
发这个帖子是因为，看到很多后辈小朋友在考虑要不要转行数据分析，我的建议是——可以干，但是别停留太久。总之我的转行经历还是相对比较顺利，可能跟目前大模型整体还处在红利期，岗位多有关系，所以我个人建议，如果有机会，还是早点往技术壁垒高、竞争力强的方向转。
在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？
现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。
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