这是一个创建于 293 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
，感觉传统后端太卷了，想转和大模型有点关系的岗位，觉得这几个岗位对开发稍微友好点
 | 1 leo6668 293 天前 这个岗位很少的，还是传统后端吧 |
 | 2 aarontian 293 天前 有几个问题（不代表个人意见，单纯是问问，也希望有大佬能给解惑） 1. 怎么定义卷，大模型不比所谓传统后端卷吗，毕竟都是创业公司和大厂的创新部门（我前段时间找工作面了不少厂，凭个人直觉，面试官里水平最高或者说沟通中让我感觉最聪明/思考方式最成熟的几个，除了来自大厂核心部门，就是大模型相关的新业务） 2. 大模型相关的后端技术或者说业务，有护城河吗，会不会做几年出来发现传统互联网（无大模型）背景的也能轻易替代你。如果那样，入行早并不能成为被优化的免死金牌吧。 3. 大模型变现途径还在探索中，大模型相关的公司或者项目，过两年估计会死一堆吧。现有坑位没问题的话，值得跳槽吗 |
 | 3 CynicalRose 292 天前 RAG 的开源从年初开始就没停过，各种迭代，这个赛道本来就不大，以后也会卷的。 |
 | 4 qocja 292 天前 RAG 开发有一些门槛，技术栈和传统的搜推有很多重合的地方 |
 | 5 aleimu 292 天前 现在问有点迟了吧 去年就开始有这种岗位了,我也投过很多,几十人的小公司小打小闹都没戏的根本没法变现,大点公司就要求你有 AI 背景了,要你会训练会调优能看最新的论文,总结下来就是不建议,尤其在各个大厂已经推出了自己的智能体服务比如豆包/千问这些 明年会有大批玩这些的小公司倒闭, 其实 23/24 年搞 ai 绘画教学和私域比较好,不过抖音已经有一堆人了 |
 | 6 huangyezhufeng 292 天前  1 首先一定要排除 prompt 开发...所谓提示词工程师真的是滑天下之大稽 |
 | 7 /div> sxbaixing 292 天前 大方向来说应该是 agent ，毕竟这个才是解决实际问题的，cursor 解决写代码问题，perplexity 解决信息获取问题，本质上也可以理解为一种 agent |
 | 8 lpnpcs 292 天前 目前看前途不算明朗，个人恰好从后端转做大模型训练，说说我的经验。 首先是大模型相关的分两种，一种是搞模型训练、推理。这种对技术的要求是机器学习那一套技术栈。转的话如果内部没有机会，可能也没新公司要你，因为机器学习和算法工程属于技术鄙视链上层的，普通后端都卷不赢想卷赢一个学历为王的岗位几乎不太可能。。。 另一个就是利用大模型解决业务问题的，这种其实都还算是探索阶段。核心技术还是原来那一套，只要能用大模型就行，比如题主说的 Agent 开发。这种可能更适合普通后端。但是这里需要注意的是这种岗位本质上还是后端，没啥核心区别，这种场景需要你对大模型的了解和你对某新一个类库的要求几乎一样，没那么难的，你还是和相同的人卷。 综上，可能都不算太友好。。。 |
 | 9 unco020511 292 天前 @huangyezhufeng 根本都不需要这个岗位,提示词工程再怎么去优化也是屎上雕花罢了 |
 | 10 sweat89 291 天前 所谓的 prompt 开发，就是那群不是开发人员弄出来的花拳绣腿 |
 | 11 youyoucha1 291 天前 咬住趋势的前提是趋势已经形成。目前看还不到时候。还是传统后端吧 |
 | 12 qi1 291 天前 @huangyezhufeng 提示词也可以通过大模型生成 提示词工程师有点。。。。 |
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