随着AI技术的发展传统前端工程师岗位正在被重新定义。大厂如蚂蚁、京东、美团等纷纷调整组织架构将前端、后端、测试等岗位合并为全栈或Agent工程师以适应AI时代的需求。文章分析了这一趋势对程序员的影响并提醒读者需要积极学习新技能如Node、数据库、后端接口等以应对未来的职业挑战。同时文章也指出虽然“纯前端”岗位消失但架构、工程化、性能等领域依然需要人才。对于想要在大模型时代立足的程序员来说转型和学习新技能是关键。前端这个词正在从大厂的组织里消失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。七月底支付宝体验技术部正式拆分。这个2015年成立的团队孵出了 Ant Design 和 AntV——做前端的没人不知道这两块招牌。拆分之后原班人马分流到各条业务线岗位名称从前端工程师统一改成Agent 开发全栈工程师。这个团队的创始人玉伯在小红书发了一张灯塔的图配文心中有悲伤更多是喜悦。一座做了十年前端基础设施的灯塔就这么被自己所在的公司吹灭了——你很难不为这句话停一下。但蚂蚁不是唯一一个动手的。就在同一个七月网商事业群把前端、后端、测试三块标签全抹了统一叫研发工程师测试转研发给了半年过渡期京东更绝直接在招聘系统里把前端工程师这个岗位名删了美团把前端团队并进后端工程组改叫全栈研发。连前阿里的技术高管都在内部分享里放话以后技术岗统一叫 Agent 工程师任务不再按前后端分按产品目标分。一个叫了快三十年的岗位名——从互联网公司出现前端那天算起——正在被从组织架构里悄悄拿掉。公司给的说法很体面不是裁你是重构岗位定义。理由也摆在台面上AI 把写页面的活儿干没了。以前一个后台、一个表单列表一个前端得花两三天现在产品经理打一行字几分钟 AI 就给你吐出一套带样式的完整工程。当写页面不再值钱专门养一批只写页面的人对大厂来说就成了冗余成本。再加上中台那套避免重复造轮子的逻辑是移动互联网时代攒下的到了智能体时代蚂蚁自己的判断是行不通了——用户跟 App 交互从点按钮变成了跟智能体说话页面不再是产品的全部入口变成了说一句话。于是组织先动起来。横向把各业务的技术线打通纵向把中台拆开、人沉到业务线汇报关系也从技术负责人改挂到产品负责人。一句话技术不再是一个独立的山头它得跟着业务跑。可组织调整这四个字落到每个人头上是实打实的裂缝。一个做了八年前端的人明天得起学 Node、学数据库、学怎么写后端接口简历上那一栏前端工程师得改成全栈可他心里清楚自己离真全栈还差着两年。公司给半年过渡期听着宽厚但半年能补齐八年的纵深吗岗位名可以一夜之间改掉人换技能栈要以年计。这中间的时差公司用转型两个字就盖过去了盖不住的是每个人半夜刷招聘软件时的那点慌。账本也压在另一边。蚂蚁2025年研发投入冲到350亿同比涨了近一半可同年净利润按财报口径推算大约153亿同比掉了六成。一个往上、一个往下出现在同一年。大厂在 AI 上饱和式投入利润先塌为敬组织动得比利润还快——因为人比机器好调。招聘市场其实比组织走得更早。大厂挂出的前端岗职责早已扩到智能体服务编排、多端开发、音视频底层。市面上早就在招全栈只是很多人不愿承认自己已经被重新定义了。前端已死喊了快十年这回好像不是狼来了。但真正消失的是纯前端这个工种不是一个行业。架构、工程化、性能、可视化、AI 前端基建照样缺人。只是那个安安稳稳只写页面、到点下班的时代是真的回不去了。玉伯说心中有悲伤更多是喜悦。悲伤好懂喜悦是什么也许是一个做了十年的人终于敢承认那个靠手写页面就能安稳一辈子的幻觉本就不该存在。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】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。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、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。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真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精心整理了一份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。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。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天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。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…第三阶段30天模型训练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。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 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…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。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…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】