上海
近期，一則關于求職的帖子引發(fā)熱議：一位二本畢業(yè)、擁有多年開發(fā)經(jīng)驗的程序員，因“雙非”學歷背景，求職時只收到外包公司的邀約。更令人意外的是，評論區(qū)中不乏985名校背景的畢業(yè)生，也表示自己最終選擇了外包崗位。
你是否也經(jīng)常刷到這樣的消息：
“985碩士入職華為OD外包”
“211畢業(yè)生只能去外包？”
“雙非學歷就活該被歧視嗎？”
我們不禁要問：如今的就業(yè)環(huán)境，已經(jīng)現(xiàn)實到只能去外包了嗎？
一、別讓“信息差”困住你的視野
你看到的，或許只是算法想讓你看到的。持續(xù)推送的“求職難”“外包多”等內(nèi)容，容易讓人陷入同質(zhì)化的信息繭房，誤以為整個就業(yè)市場只剩外包這一條路。
然而，真實的市場圖景并非如此。根據(jù)脈脈《2025年AI人才流動報告》顯示：
- 2025年以來，AI新發(fā)崗位量呈爆發(fā)式增長，今年7月，相關崗位量同比增幅已超過10倍
- AI崗位的簡歷投遞量也暴漲了11倍
- AI領域新發(fā)崗位平均月薪達到61,475元，人才薪資持續(xù)走高。
數(shù)據(jù)清晰揭示：AI崗位需求正激增，薪資領跑全行業(yè)——這恰恰是突破學歷限制、擺脫外包困境的重要機遇。
二、真正拉開差距的，是“實力差”
但問題也隨之而來：有沒有可能，以你當前的技能儲備，真的只能找到外包？
隨著AI在各行各業(yè)的深入應用，企業(yè)越來越渴求既懂技術、又懂業(yè)務的復合型AI人才。當別人能夠熟練進行大模型微調(diào)、開發(fā)智能體應用、通過算法為企業(yè)降本增效時，如果你還停留在對主流AI框架一知半解、缺乏真實項目經(jīng)驗和場景落地能力的階段，那么即使看到機會，也往往難以把握。
信息差可能讓你誤判形勢，而實力差，才是讓你與優(yōu)質(zhì)崗位失之交臂的根本原因。
事實上，許多近嶼智能的學員即便出身普通高?；蚍强瓢啾尘?，也能通過系統(tǒng)學習AI核心技能，成功提升競爭力，最終斬獲心儀的正職崗位offer。
三、AI+時代，程序員的硬核能力模型已革新
結(jié)合2025年的招聘趨勢，企業(yè)用人標準已明顯升級：
- 以AI為核心的硬技能：AIGC大模型應用開發(fā)、提示詞工程、智能體（Agent）開發(fā)等成為高薪崗位的新標配，掌握這些技能的程序員薪資水平顯著高于傳統(tǒng)崗位。
- “AI+跨界”的復合能力：企業(yè)不再只需求單一技術人才，“AI+開發(fā)”“AI+產(chǎn)品”“AI+運維”等復合型崗位成為主流，技術落地業(yè)務場景的能力愈發(fā)關鍵。
當前，AI時代的紅利窗口仍在敞開。主動升級技能，方能抓住機遇；一味猶豫觀望，只會被市場加速淘汰。
四、系統(tǒng)學習，是縮短“實力差”的最佳路徑
要精準匹配企業(yè)新需求、穩(wěn)抓AI時代紅利，系統(tǒng)性的AI+技能培養(yǎng)至關重要。
近嶼智能的AI+賦能課程體系，正是為應對這一趨勢而設計。課程全面覆蓋當下熱門方向，包括：
- AIGC大模型應用開發(fā)工程師
- AIGC多模態(tài)大模型應用工程師
- AIGC多模態(tài)大模型產(chǎn)品經(jīng)理
- AI測試工程師
等熱門學科，從核心技術到跨界實戰(zhàn)，提供從理論到項目的一站式能力提升方案。無論你是零基礎入門，還是在職尋求進階，都能在這里找到適合自己的學習路徑，系統(tǒng)性構建“AI+”時代的職場競爭力。
A系列：AIGC大模型應用開發(fā)工程師
- 專為零基礎到進階學員設計的階梯式培養(yǎng)體系
- 聚焦大模型集成、應用開發(fā)和指令訓練
- 培養(yǎng)Prompt工程師、AI應用開發(fā)工程師等高薪技術崗位人才
- 精通增量預訓練、自監(jiān)督學習與GPT架構，突破大模型實戰(zhàn)能力上限
B系列：AIGC多模態(tài)大模型應用工程師
- 深入探索MLLM工具的使用、API調(diào)用與工具開發(fā)
- 涵蓋AI創(chuàng)作、視覺藝術、音樂生成及多模態(tài)技術
- 培養(yǎng)精通AI技術應用與創(chuàng)新的多模態(tài)應用工程師
C系列：AIGC多模態(tài)大模型產(chǎn)品經(jīng)理
- 產(chǎn)品經(jīng)理專業(yè)課程，打造一站式學習體驗
- 深入學習50+頂尖AIGC應用，分析50+實戰(zhàn)案例
- 從產(chǎn)品基礎到多模態(tài)及大模型技術通識，全方位培養(yǎng)AI產(chǎn)品管理專家
D系列：AI測試工程師
- 專為測試工程師與轉(zhuǎn)型開發(fā)者設計，聚焦“AI+測試”前沿領域
- 涵蓋從傳統(tǒng)測試基礎到大模型集成、視覺/AI專項測試的全棧技能
- 培養(yǎng)能獨立承擔智能化測試與大模型應用落地的全鏈路AI測試工程師
- 通過企業(yè)級項目實戰(zhàn)，貫通接口/性能/安全測試與AI測試技術，實現(xiàn)測試體系的智能升級
信息差的壁壘，可以主動打破；實力差的鴻溝，能夠通過行動縮短。
愿每一位不甘局限于外包命運的技術人，都能以“千淘萬漉雖辛苦，吹盡黃沙始到金”的毅力持續(xù)深耕，并借助近嶼智能提供的學習助力，乘上AI時代的東風，最終實現(xiàn)屬于自己的高薪跨越與職業(yè)突破。
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