收藏!AI岗位薪资真相揭秘+JMeter插件安装实操,程序员/小白必看
不管是刚入门的编程小白,还是深耕多年的程序员,想必都好奇当下最热门的AI相关岗位薪资到底有多高?今天就为大家扒一扒AI岗位的真实薪资水平,同时附上程序员必备的JMeter常见外部插件安装方法,助力大家提升核心技能,搭配大模型学习更高效,关注我获取更多技术干货!
先上一组真实薪资投票截图,可信度拉满(个例不纳入讨论范围),大家可以直观感受下AI岗位的薪资梯度:

年包90W左右

年包100W

年包80w

70W

50W左右

40W左右

54W左右

34W左右
从这些真实薪资数据中,我们能提炼出3个核心结论,尤其适合想入局AI、学习大模型的程序员和小白参考:
\1. 年薪天花板可达100W,但门槛极高——基本要求是985博士或海归博士,即便同为博士,部分岗位薪资也仅在50W左右,并非所有博士都能轻松拿到百万年薪;
\2. 硕士学历(985优先)薪资相对稳健,普遍在30-50W区间,最高不超过50W,是AI领域中相对主流的薪资水平;
\3. 即便这样的薪资,已经是互联网行业的天花板级别——比传统软件开发等岗位薪资高出一截,足见AI赛道的热度,但同时也意味着竞争的激烈程度。
很多人看完成薪资会热血沸腾,但这里必须泼一盆冷水:能拿到上述高薪的人,真的少之又少,职场中实现百万年薪的概率极低。
我们用数据说话,先看我国近四年博士毕业生人数(直接决定了AI高薪岗位的潜在竞争者基数):
2021年:博士毕业生人数为7.20万人。
2022年:博士毕业生人数为6.62万人。
2023年:博士毕业生人数为8.71万人。
2024年:暂无明确数据,但根据趋势推测,博士毕业生人数可能接近10万人。
结合2024年本科及以上毕业生约638万的数据计算,即便博士毕业生达到10万人,占比也仅约1.6%。而这1.6%是全学科的数据,单看计算机领域,还要细分软件、硬件、网络、AI等多个方向,真正能切入AI高薪赛道的博士,占比远低于1.6%,妥妥的凤毛麟角。
更关键的是,这些薪资还都是税前金额。即便你熬到管理层,能拿到税后百万,也是从这1.6%的博士中筛选出的佼佼者,范围进一步缩小。对于普通学历、普通背景的程序员和小白来说,在职场中冲击百万年薪,难度堪比登天。
这并不是打击大家的积极性,而是客观事实——尤其是在大模型快速迭代、行业竞争日益激烈的当下,单纯依靠职场晋升,很难实现薪资的跨越式提升。对于普通人而言,创业或许是更值得考虑的出路。
有人说创业九死一生,但不得不承认,创业成功的概率,其实比在职场中拿到百万年薪的概率更高。就像近期AI视觉大模型赛道的极视角,三位创始人十年前入局AI赛道,如今成功在港交所上市,市值突破90亿港元,创始人陈振杰仅34岁,研究生学历并非顶尖博士,却凭借精准的赛道判断和坚持,实现了跨越式发展。这也给普通程序员和小白提了个醒:与其挤破头争夺稀缺的高薪岗位,不如主动寻找机会,用技术赋能创业,或许能开辟新的出路。
除此之外,我们还要认清一个现实:程序员的职业生涯有明显的生命周期,它遵循正态分布规律,如下图所示:

职业生涯的巅峰期基本在30-45岁,40岁以后,职业发展大概率会走下坡路。按照现在技术产业的迭代速度,即便身居高管职位,也有被裁员的风险(体制内岗位不纳入本次讨论)。
所以,不管是想深耕职场,还是计划未来创业,提前提升自身技能都是重中之重。对于程序员来说,JMeter作为常用的性能测试工具,掌握其外部插件的安装和使用,能大幅提升工作效率,也是搭配大模型学习、提升技术竞争力的基础。下面就为大家详细介绍JMeter常见外部插件的安装方法,小白也能轻松上手:
首先,下载JMeter插件管理工具(Plugins Manager),这是安装所有外部插件的基础,下载地址:https://jmeter-plugins.org/downloads/all/,找到“plugins-manager.jar”文件并下载。
第二步,将下载好的plugins-manager.jar文件,复制到JMeter安装目录下的“lib/ext”文件夹中。如果此时JMeter处于启动状态,需要重启JMeter才能生效。
第三步,重启JMeter后,点击顶部菜单栏的“选项”,找到最下方的“Plugins Manager”,点击进入插件管理界面。
第四步,在插件管理界面中,可根据自身需求安装对应插件:比如常用的阶梯压测插件Concurrency Thread Group、性能监控插件jp@gc - Transactions per Second(查看TPS指标)、jp@gc - Response Times Over Time(查看RT指标)等[6]。勾选需要安装的插件,点击“Apply Changes and Restart JMeter”,等待插件下载完成并自动重启JMeter,即可成功安装。
温馨提示:不建议随意更新插件,最新版本的插件可能存在兼容性问题,容易导致JMeter无法正常使用。
最后提醒大家:AI赛道虽热,但高薪门槛极高;职场虽稳,但危机暗藏。无论是深耕技术、学习大模型,还是规划创业,提前做好准备、提升核心技能,才是立足行业的根本。收藏本文,后续会持续分享AI学习、JMeter使用、大模型实操等干货,关注不迷路,一起成长进步!
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。
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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。


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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。
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- 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
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- …
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。
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AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念,把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起,为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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