蚂蚁集团近期对技术岗位进行了重大调整包括将前端工程师调整为Agent开发全栈工程师以及将测试人员转任为研发工程师并要求全员承担自测。这些调整旨在推动业务和组织的全面AI化以适应AI时代的到来。同时技术投入持续增加2025年蚂蚁科技投入预计达到350.3亿元。这一趋势在其他大厂如美团、京东等也有体现程序员需要积极学习新技能如智能体服务编排、多端开发等以适应行业变化。蚂蚁把一个岗位名从组织里拿掉了。今年7月支付宝体验技术部不再以独立部门形式存在原有成员分流到各条业务线岗位名称从前端工程师统一调整为Agent开发全栈工程师。这个部门成立于2015年孵化过Ant Design和AntV两个开源项目在行业里有不小的知名度。调整之后它不再作为一个部门被提起。网商事业群走得更远。网商把前端、后端、测试三大岗位标签全部抹掉全体测试人员转任研发岗统一叫研发工程师。测试转研发给了半年过渡期期间要完成后端开发和业务编码的培训过渡期结束后原来那部分测试能力变成全员标配所有研发都要承担自测。上个月中旬技术线又动了一次。体验技术团队下的前端和移动端并入产品研发团队今后直接向产品负责人汇报不再挂在技术侧。这一条改的是汇报关系过去技术线归技术负责人管现在跟着业务走。更早之前蚂蚁消金技术线整体并入大安全体系由大安全方面的负责人统一接管。几轮调整合起来看是两条线横向把不同业务的技术条线打通纵向把中台部门拆开、人员下沉到业务线。中台这套逻辑是移动互联网时代建立的把不同业务条线间的通用技术能力集中起来避免重复造轮子。到了AI时代蚂蚁的判断是这套玩法行不通了。去年开始蚂蚁集团全面推行AI化。年初CEO韩歆毅公开接受媒体专访定调要以重回战场的姿态迈向未来十年。不久后他发布全员邮件推出一项特别激励方案给出的目标是业务和组织都要全面AI化。离AI最近的技术团队成了最先动起来的一批人。在不久前的外滩大会上韩歆毅判断智能体商业的关键时刻已经到来但也坦言今年的落地速度比大家预想的要慢很多。前端为什么第一个被动一线有自己的说法。有记者采访到的前端工程师给出的说法是用户交互从点击按钮变成跟智能体对话页面不再是产品的全部入口变成了表达意图。技术投入那一边的账也在往上走2025年蚂蚁科技投入350.3亿元同比增长接近五成。按阿里财报推算2025年蚂蚁净利润约153亿元同比下降约六成。技术投入往上走净利润往下走这两笔账出现在同一个年份里。这个动作不是蚂蚁一家。同一时间美团食杂零售的前端和后端团队合并京东创新零售把前端部门并入服务端推行全员全栈。有前阿里技术高管在内部分享时提到未来技术岗统一叫Agent工程师任务分配不再按前后端划分而是按产品目标。岗位名消失的速度比大多数人换技能栈的速度快。对做了多年前端的人来说摆在面前的不只是学不学得会后端还有简历上那一栏怎么写。招聘市场这一侧的变化先走了一步大厂挂出的前端岗位职责范围已经扩到智能体服务编排、多端开发、音视频底层这些方向。这一轮调整从年中开始到现在还没有公开确认完整范围。对网商的测试岗来说半年过渡期还在走转岗之后要做的是后端开发和业务编码。对已经分流到业务线的前端工程师来说变化的是汇报对象和考核归属。部门可以拆分岗位名可以改最后要落到每个人身上的是同一件事手上的活儿变了没有。大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(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。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。