01.
鱼丸：简单介绍一下自己的转行经历吧？
西芹：
我有两年半明星事务所、一年半外企经验。我不后悔选择建筑，但大环境下，个人付出极大的努力也只能拿到差强人意的工作结果，当时的工作压力加上对职业发展的焦虑，直接导致了四个月的严重失眠。
我当时申请了2个月长假，发现不是休息时长的问题，是需要花时间重新定向，就正式提了离职。gap近一年，期间旅行、锻炼、接个人项目，身体恢复了健康，同时保持了一定的工作产出，现在回想还是挺满意这种有松有紧的生活的。
gap期间在各地旅游
我感觉，2025年算是AI应用层的人才需求逐渐成型的一年，到今年初，岗位明显多了起来。AI是各行各业都在尝试抓取的机遇，我已经在下行的行业学到大势不可违的道理，这轮肯定要抓风口，重点是在哪个生态位、获取何种资源、面向什么场景为后续发展铺路。
正好我之前有朋友在合创转行成功，就在朋友推荐下报名了。密集准备了3个月，平均每天投入4-6小时，最终拿了4-5个offer，很幸运地加入到杭州头部AI公司。
每天学习的书桌
02.
鱼丸：怎么面对面试官对gap的质疑？
西芹：
大致可以分成两种态度：
- 几乎不在意：通常是互联网/科技行业背景。这两年互联网行业gap的人也多，面试官已经见怪不怪，他们关注的是你简历上的AI项目经验和技术深度是否和岗位需求匹配。这也是我最后能拿到offer、聊得比较舒适的一拨人。
- 怀疑警惕：通常是需要做AI升级的传统企业。不管你gap期有没有做项目，首先怀疑你工作态度，会刻意问服从性问题，比如“能不能接受加班”，即便我说可以他们依旧不信。
很多时候他对你的质疑，更多是由于他自己已经有了固化的观点，不在于我如何应对，所以还不如一开始就放弃，这也是双向选择。
gap期拍得最多就是树，很治愈
03.
鱼丸：你觉得你遇到的面试官懂不懂AI？
西芹：我感觉我遇到的面试官有三种吧：
- 垂类行业AI公司：很早就做AI，早期叫指令工程或基于基座模型做微调，更关注你有没有指令调优意识或微调经验。
- 互联网大厂PM：有自己一套传统产品方法论再叠加AI能力，会拓展性地问你的设计思路能迁移到什么新场景。
- 传统企业做信息化：本身跟AI没关系，面试官对AI的了解还不如面试者深，很多时候相对无言，我甚至要跟他解释什么叫RAG，就挺尴尬。
还有一场很特殊的大厂面试，岗位名称是AI创新-PDSA，要求面试者要懂基模、MoE、MAS框架、上下文记忆设计，要有非常深入的业界经验，又要了解对应领域的学术概念。我最后以一种开开眼界的心情结束了面试，心想要不是决定转行AI也不会有机会接触这么多新奇的想法。
伦敦的书店
04.
鱼丸：你现在在国内大模型第一梯队的公司，是什么体验？
西芹：
公司大致分成三层：
- 模型训练：追求技术高度（几乎属于科研范畴）
- Maas：售卖模型能力（偏好传统计算机、软件工程背景的求职者）
- 产品：包含标准产品和定制化交付（需要对真实业务场景有经验的人才，也是目前转行人比较容易进入的赛道）
公司对AI成为未来社会的主要生产力抱有很高的期待，技术氛围很浓厚，同事们日常会深度研究各厂商各版本模型的参数、训练方式、推理架构、以及搭配不同Agent的优劣等等。
不过作为普通打工人，对AI行业的体感是机遇与风险并存，传统行业面临衰落的焦虑，AI从业者也存在fomo焦虑。AI的商业化路径其实没有完全跑通，是否能稳定产生业务价值需要时间验证，个人发展也需要边走边看。
上班以后再回忆gap期就特别想出去玩
05.
鱼丸：你大概在做哪些内容？
西芹：
传统产品： Vibe coding 是很有趣的工作方式：从想法直接落到可交互原型甚至前端，省去大量研发往复沟通，也能想明白很多只写 PRD、画原型想不到的点。
感觉和原来干建筑很像，也是先从方案概念开始梳理，建模之后翻到图纸里，都是把想法借由多种媒介工具变成可呈现产品的过程，最后交接给更专业的技术人员去实施。
Agent 交付项目：卡点多数在协调而非技术，客户和合作方对 流行的AI名词定义往往和专业定位有一定错位，60%-70% 的时间在做技术科普和需求定义。
总的来说，新工作还没有做作业压力大，因为课上框架很系统全面，目标是尽善尽美，工作中很多时候是mvp，商业场景不会太复杂。如何找准切入点、选择工具、分步规划这些，合创课上和答疑中也都讲过，加上前期作业积累，入职后我上手还挺顺的。
06.
鱼丸：你感觉现在使用AI最大的问题是什么？
西芹：
我觉得最大的问题是AI容易让人放弃思考，让人降低对输出成果的把控。比如有些合作方不太在乎产出质量，让AI把文档也写了、决策也做了。我认真梳理的内容，对方直接用AI返回来，这样双方无法基于文档达成任何共识。还有PRD直接不加约束地AI写完，这种文档基本没有太大参考价值。
所以我自己有一套保持思考边界的方法：
- 认真看AI输出，研究不同模型的逻辑特征和表达习惯
- 写完善的AGENT.md文档，添加自定义原子化skill；
- 写PRD分步骤：先定业务场景、总体逻辑、用户旅程、page spec、业务规则、边界情况、验收标准等等→AI 完善→分页框架→逐页讨论→写脚本，不让它一口气出一个大东西。
确保即便文字不是我写的，我也很清楚它会写什么。虽然这个过程有点笨，但我对产出结果是很清醒的。
不要放弃对世界的体验和思考
Eddie：
说到这个，我到现在都没有用任何一个PPT skill，要求团队做项目分享、对外的东西，PPT必须自己写，不能用AI生成。
原因是AI生成的东西有个弱点，会生成很多不一定有用的副标题解释、补充或关键词。我们团队有个同事用AI生成PPT去分享，他本来理解得很好，结果讲的时候就会纠结：“PPT上的东西我到底讲不讲”。不讲它又在那，讲的话跟故事线又不一样。最后整个分享特别糟糕。
西芹：
是的。AI 对思路的理解和人不同步，重点不是让它帮我表达，而是我表达清楚让它执行。如果让它替代我的表达，思路反而被打乱。人沟通时很多共识靠言外之意达成（语气、强调、表情），AI 固化了某些字词，整个表达状态就被歪曲了，就像团队里突然插进来个聪明助手说“我觉得是这样理解的”，沟通反而被打断。
Eddie：
没错，它生成的东西是给 AI 消费的。人在中间变成了阻碍。人做了 AI 的东西，再拿去跟下一个人表达，在人→AI、AI→人的转换之间，就会带来意想不到的偏差。
去看演唱会
07.
鱼丸：AI求职的主线和支线怎么理解？
Eddie：在 AI agent 这条能力主线里，包含业务能力和 AI 技术能力，我一直认为业务能力的要求高过 AI 技术能力，但两条腿都不能少，业务更重要。主线的东西永远不会变。
主线之外，随着技术发展会冒出很多支线，比如 Skill、Coze、Vibe coding。这些支线有个规律：刚火的时候，每家面试官都会追着问；但过了那个周期，几乎就没人再问了。
所以新趋势的红利顶多一个季度。你大概只有两三个月的时间，可以把它写在简历里当亮点，过了这个周期作用就严重递减。一些求职机构刻意夸大 Vibe coding 的重要性，确实有段时间它在面试里出彩，但现在又回归主线了。
西芹：
Eddie是从求职角度讲，但我对这些技术的理解是：不管Skill还是Vibe coding，常态化之后使用它没有门槛了。你只要下载了Codex就可以说我会Vibe coding，所以它不是一个可以被量化的能力。举例前面提到PPT skill，它就像新时代的PPT模板，模板再花哨，都不如你写进去的内容重要，其他Skill也一样，流程、脚本再完善，跟你场景契合度不高，结果也不见得好。
08.
鱼丸：转行路上成长最大的是什么？
西芹：
是“说干就干”的心态。一开始我总纠结“怎样才算好工作”，后来和 Eddie、Edison聊，觉得多想无益，先全力推进，拿到结果再说。人对新领域根本没法预判，提前构想只会带入旧经验的惯性。
比如投简历，一开始我还会斟酌录用概率和就职意愿，后来发现这太低效了。海投之后，已读不回、拒绝、接受本质都是外界的中性反馈，基于反馈快速复盘调整就行。专注了就不内耗，效率也起来了，高峰期一周8场面试，连续两周就有回音了。大家不要怀疑自己，行情就是一阵一阵的，求职期没有办法不焦虑，但一定不要太苛求自己。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。
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