[水]与grok聊Java

摘要：AI时代，二本毕业一般工资一般履历的java程序员要怎么做才能不被淘汰呢？3步之内必有解药？AI带来的问题让AI解决？转行么？
先水一篇吧（ 我知道可能不如去学习，但是我要是学习好我会这个样子，可恶，加油）

目录

1、AI带来的问题

职业危机

2、AI带来的机遇

2.1、职业发展的帮助

职业发展预测

可能的职业

1. AI 工程师（AI Engineer）

2. 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）

3. 算法工程师（Algorithm Engineer）

4. 数据科学家（Data Scientist，部分重叠）

5. AI 系统工程师（偏工程化）

学习路线

阶段 1：基础技能（1-2 月）

阶段 2：AI 理论与工具（2-3 月）

阶段 3：调教 AI 核心技能（3-6 月）

阶段 4：工程化与实战（3-6 月）

阶段 5：求职准备（1-2 月）

2.2、生产力提升

想找人聊一聊，但又怕聊起来全是主观暴论与负能量。
找grok水一篇，诶嘿
犹记得2023年初，AI来势汹汹，让当时还作为一个CURD仔的我非常焦虑，于是问了AI（ChatGPT）该怎么办。

AI当时让我转行，我没听，

现在AI迭代的越快越好，已经听到周边有架构师笑着对我这个CURD仔说Java已经穷途末路了。

又悲又恐穷尽茫然，我这样的普通Java仔还能在Java这行待多久呢？

普通的二本学历，微薄的学习能力，难承重压的脆弱心理。

不突出的技术栈，没可靠的人脉、没坚挺的履历。

发现不了的问题AI可以发现，记不住的知识AI可以记住，查漏补缺，AI，他要赢我太多了。

Java于我，真是穷途末路了么？

要以怎样的速度提升才能赶在被AI淘汰之前保住我的工作呢？

AI带来的问题让AI解决，我问问AI吧。

1、AI带来的问题

职业危机

Q：我是一名1997年出生，2020年普通二本毕业的Java程序员，人在长沙，之后也打算在长沙工作，工作快5年了，基础一般，但最近在阅读源码、经典书籍、学习算法来夯实基础，有一定的业务设计能力、系统架构能力，但是没有达到高级水平，处于市场认定的中级水平。可是现在Ai发展特别快，Ai程序员已经能力比我强很多了？要以怎样的速度提升才能赶在被AI淘汰之前保住我的工作呢？Java程序员还可以继续干下去么？需要考虑转行么？比如转成大模型行业的相关的有发展的职业？

A（总结AI版）：初中级开发工程师会被淘汰，Java可行的方向是技术专家与管理路线。提升复杂系统设计、架构优化、核心业务开发能力，深度学习Java技术，夯实Java高阶技能，积累行业经验。每月输出技术博客，参与开源项目，打造个人技术品牌。
大模型时代，Java工程师要成为Java与AI的桥梁工程师，拥抱AI工具，“技术深耕”+“AI融合”。
A（自己的回答）：段时间转行也不可能。
1、深入学习Java，夯实基础，提升架构设计、性能优化能力，具备复杂业务设计能力，持续更新博客并尝试自媒体，积极了解AI最近发展，积累行业经验。利用AI规划职业发展，学习并建立起来自己的知识体系；
2、努力提升个人综合能力，时间管理能力、沟通能力、精力管理能力、知识面，平衡好工作和生活。从碎片化的信息中走出来，更宽广的视角，更大的知识面，以及相信未来的勇气；
3、使用AI教授的学习方法，例如UML练习复杂业务设计等；
4、自媒体

非常感谢在上一篇水AI杂谈的博客里评论的博士老哥，是他提醒我QAA的模式。

希望是“3步之内必有解药”

2、AI带来的机遇

AI用来辅助学习是绝对的好用，那么，用来转行肯定也是可以的。

2.1、职业发展的帮助

AI预测“中国 AI 行业预计到 2030 年贡献 6000 亿美元经济价值，AI 工程师月薪可达 2-3 万人民币，远超普通 Java 工程师”，那么，如果真的要转行了，应该转什么方向呢？

职业发展预测

根据网络引爆定律的“新定律”（玩法越新越容易引爆）与“快衰定律”（引爆会带来内容，同质化内容会让玩法不再新颖，因此，快速涌入也会快速消退）。

机遇这两条产品的定律以及开源趋势，可以推断出，会有更多的AI+产品。

由因为现在AI发展的快速趋势，这些“AI+”产品的技术需求，可能不再是简单能力接入，而是针对性的AI调整，即怎么“调教”出适应需求的AI。

个人推测，定制化AI——《AI工程师》《机器学习工程师》，这将是未来的方向。

那么，AI觉得这样的推测对么？

如果之前了解到的“新定律”与“快衰定律”是正确的，那么，好像大致是对的

可能的职业

1. AI 工程师（AI Engineer）

• 职责：
  • 开发和优化 AI 模型（如微调预训练模型）。
  • 将 AI 模型集成到业务系统（如 REST API）。
  • 数据预处理和特征工程。
• 常见方向： NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、推荐系统。
• 公司需求： 字节跳动、腾讯、百度、阿里等大厂，以及大量 AI 初创公司。
• 薪资：
  • 初级：1.5-2.5 万/月
  • 中级：2.5-4 万/月
  • 高级：4-6 万/月

2. 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）

• 职责：
  • 设计和训练机器学习模型，调优参数以适配业务场景。
  • 部署模型到生产环境，优化性能。
  • 与工程团队协作（如 Java 微服务对接）。
• 技能要求： Python、TensorFlow/PyTorch、微调技术。
• 公司需求： 金融（如蚂蚁集团）、电商（如京东）、智能硬件（如小米）。
• 薪资： 与 AI 工程师相近，经验丰富者可更高。

3. 算法工程师（Algorithm Engineer）

• 职责：
  • 研发核心算法（如推荐算法、搜索算法）。
  • 基于业务数据微调 AI 模型（如广告 CTR 预测）。
  • 性能分析和优化。
• 特点： 偏算法研究，数学功底要求较高，但也需工程实现。
• 公司需求： 大厂（如华为、网易）、科研机构。
• 薪资：
  • 初级：1.8-3 万/月
  • 中高级：3-5 万/月

4. 数据科学家（Data Scientist，部分重叠）

• 职责：
  • 数据分析与建模，调教 AI 解决业务问题（如客户画像）。
  • 与 AI 工程师协作，提供数据支持。
• 技能要求： Python、统计学、ML 基础。
• 公司需求： 互联网、金融、零售行业。
• 薪资： 1.5-4 万/月，视经验而定。

5. AI 系统工程师（偏工程化）

• 职责：
  • 将调教好的 AI 模型集成到现有系统（如 Java Spring 项目）。
  • 优化部署（如 Docker、Kubernetes）。
• 特点： Java 背景更有优势，偏向工程实现。
• 公司需求： 中小型企业、传统行业转型公司。
• 薪资： 1.5-3 万/月，资深可达 4 万。

学习路线

关注微调技术（如 LoRA、Prompt Tuning）的进步。

跟踪开源社区（如 Hugging Face）和商业玩家（如 xAI）的动态。

基于中国 AI 岗位需求和 Java 工程师背景，以下是系统化的学习路线，注重实战和快速转职：

阶段 1：基础技能（1-2 月）

• 目标： 掌握 Python 和 AI 入门知识，利用 Java 基础快速上手。
• 学习内容：

• 实践：
  • 用 Python 写一个简单爬虫，处理 JSON 数据。

阶段 2：AI 理论与工具（2-3 月）

• 目标： 理解机器学习和深度学习基础，掌握主流框架。
• 学习内容：

• 实践：
  • 用 Scikit-learn 实现房价预测。
  • 微调 BERT 做中文文本分类。

阶段 3：调教 AI 核心技能（3-6 月）

• 目标： 掌握定制化 AI 技术，贴近中国市场需求。
• 学习内容：

• 实践：
  • 用中文电商评论数据集微调模型，预测用户满意度。
  • 部署到 Flask API。

阶段 4：工程化与实战（3-6 月）

• 目标： 将 AI 能力融入工程项目，积累岗位经验。
• 学习内容：

• 实践：
  • 开发 “AI 智能客服” 项目：Java 后端 + Python AI 模型。
  • 上传 GitHub，写 README。

阶段 5：求职准备（1-2 月）

• 目标： 优化简历，面试准备，快速转职。
• 学习内容：

• 实践：
  • 投递 Boss 直聘、拉勾网，目标城市：北京、上海、深圳。

2.2、生产力提升

工作生活的方方面面都可以使用AI来提升资料检索的效率以及对应生产能力。

以自媒体为例——ai总结的 关键点：

• AI 在自媒体中提升了内容创作效率、优化了分发效果、增强了用户互动，并降低了运营成本。
• 主要领域： 自动化写作、视频生成、智能剪辑、个性化推荐、数据分析。
• 生产力提升： 时间减少 30%-70%，创作量增长 2-5 倍，收益潜力提升 20%-50%。

令人惊讶的细节： 2023 年，AI 工具如 MidJourney 和 ChatGPT 帮助自媒体创作者生成内容的速度提升了 10 倍以上，部分账号月收入因此增长超 100% ( Forbes AI Trends)。

3、道阻且长、行则将至

今天看到一篇文章，说，人在以下3中情况在成长最快：
1、高压突破期
人在面对超负荷挑战时，压力会让人进步
2、认知颠覆期
原有价值体系遭遇重大冲击，如行业范式革命与文化碰撞会使得经历者学习效率提升
3、反脆弱时间期
在安全边际内主动制造可控失败会使得解决问题能力提升57%。

AI时代，这3种情况似乎即将稀松平常？
嘛，也许是好事。
与自己还有看到这里的你共勉。
道阻且长，行则将至，不然能怎么办呢？