文章指出AI在2025年因大模型成本降低而爆发，强调求职者简历需增加"AI味"。建议在专业技能、项目经历和自我评价中突出AI相关技能，如大模型部署、RAG系统、Prompt Engineering等。避免直接写"使用ChatGPT"，应强调"利用大模型提升效率"。提供具体案例和表述建议，帮助求职者即使缺乏AI落地经验也能在简历中体现AI能力。最后推荐学习本地推理部署、RAG系统搭建等关键技术，以应对大厂大模型开发岗位需求。

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代码随想录网站：https://programmercarl.com

今年是AI彻底爆发的一年。

为什么 23年，24年没爆发，今年爆发了呢？

主要就是 春节 deepseek的横空出世，让大模型调用的成本急剧下降。

不仅让 基于大模型的应用爆炸增长，也让 各行各业 国企私企 的私有化部署 成为现实。

所以 今年大家找工作，简历上一定要有 “AI味” ！

这里说的AI味，当然不是AI写的简历，而是要突出 AI相关的技能。

这里AI技能也不是说，是AI算法，而是指 开发相关的，工具相关的。

我昨天在知识星球里分享了，如果在自己的简历上 增加 AI 味。

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星球里很多录友，都要准备秋招了。

现在的招聘，无论校招还是社招，都强调应聘者 使用AI的能力。

所以大家在简历上最好，都要往AI上靠。

例如 在 【专业技能】上，可是适当写：

熟练使用 GitHub Copilot / Cursor / ChatGPT / Claude 实现高效调试、加速原型开发 （不一定这些你都写上，写你熟悉的就好）

模型私有化部署，是非常加分的，基本所有的 企业想都拥抱AI，每家企业都有 私有化部署模型的需求。

【专业技能】上写：

使用 llama.cpp 部署轻量级大模型，实现本地私有化对话和文档问答系统，支持 4-bit 量化，显存占用降低 60%

【专业技能】也可以写：

使用 LangChain 实现向量检索增强（RAG），结合大模型完成长文档智能摘要与问答。

至于大部分录友估计没有大模型的落地经验，以上内容，不好往上写。

如果依然想往AI上靠，【专业技能】也可以这么写：

例如：

• 结合 GPT-4 自动生成单元测试用例，提升覆盖率。
• 具备 Prompt Engineering 经验，熟悉优化上下文和提示词以获得稳定回答。
• 关注大模型技术趋势，了解基本的私有化推理部署流程（如 llama.cpp 等）

【项目经历】在已有的项目基础上，往AI靠，可以这么写：

• 使用 ChatGPT 自动生成部分配置脚本及测试用例，提高开发效率
• 使用 Copilot 辅助实现多线程安全队列模块，减少调试时间

【自我评价】写：

善于使用 AI 工具提升开发效率，持续关注大语言模型（LLM）和私有化推理技术在后端开发中的应用场景。

这些相对来说，都更容易实现。

整体上的原则是：

避免写“使用 ChatGPT”，而是写“利用大模型辅助提升开发效率 / 项目效率”。

强调“实战落地”，即使是副项目也要写出：用了什么（大模型/引擎/API/框架），解决了什么问题，带来的效率提升或准确率提升

如果大家想冲击大厂 大模型开发相关岗位，重点做一做功课：

• 本地推理部署（如 llama.cpp / vLLM）
• RAG 系统搭建（LangChain / LlamaIndex）
• 微调小模型（LoRA / QLoRA）
• 自动化工具编排（例如 AI 自动生成文档+自动补全 + 本地向量检索）

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

因此，这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》，包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！

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1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。

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对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

5. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

为什么大家都在学AI大模型？

随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。

同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！

这些资料有用吗？

这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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