浅谈大龄程序员如何度过职业瓶颈期，拥抱AI新纪元

前言

首先，可能与许多读者一样，笔者也是迈过35+年龄坎的“大龄程序员”。笔者的先前的工作经历相对比较稳定，在国内TOP IT大厂做算法研发，从底层的码农，一步步晋升到团队主管。一方面经历过互联网技术最热的几年，拿到不少大厂的股票；另一方面也随芸芸众生一样，在楼市逐步火热之时，陆续购入几处房产，而后经历国内经济L型增长，股市与房市的L型增长，再叠加大厂的持续向社会输出优秀人才，体验到潮水退去，才知道谁在裸泳。

由于笔者一直从事的计算机相关工作，对前沿技术持续跟进，在AI火爆之时，有幸在相关的应用方向有略所作为。在当前这个AI爆发的时代，大龄程序员转型做AI方向的研发，不仅是一个职业发展的选择，更是一次与时代同步的机遇。在这篇文章中，笔者想要重点阐述转型的三个关键要素：危机意识、内心的自信以及重视实践。

一、危机意识：紧跟时代脉搏

在信息技术飞速发展的今天，AI技术已经成为推动社会进步的重要力量。大龄程序员必须认识到，如果不紧跟时代的步伐，很容易被淘汰。AI技术的爆发，不仅改变了传统行业的运作模式，也为程序员提供了新的职业发展方向。

1. AI技术的爆发

AI技术的发展速度远超以往，从自然语言处理到机器学习，从图像识别到智能推荐系统，AI技术的应用场景越来越广泛。例如，阿里云开发者社区提到，自然语言模型在问答应用和机器翻译领域的应用已经非常成熟，而图像分割技术也在商品发布和服饰素材拼图场景中得到应用。这些技术的快速发展，为程序员提供了新的职业机会。如人工智能工程师、数据科学家、机器学习专家等，这些职业通常需要较高的技术水平和专业知识。同时，AI技术促进了相关产业链的发展，创造了在硬件制造、软件开发、维护和升级等领域的工作岗位。
在这里插入图片描述

人工智能（AI）技术的发展和应用正在推动多个行业的就业增长，以下是一些可能会因为AI技术而增长就业机会的行业：

新能源行业：新能源、电子通信、机械制造等行业的企业在招聘需求上展现出较强的韧性，较上一届上涨了22.37%。这些行业在未来一段时间内将持续成为吸纳就业的有效支撑。

技术领域：AI融合时代，AIGC+正成为趋势，带动了大量就业机会。2024年一季度，AIGC相关职位同比增长了321.70%，同时投递该领域的人次也水涨船高，同比增长了946.84%。

软件开发：随着AI技术的发展，对软件开发人员、计算机系统分析师的需求正在增长。Forrester的报告指出，从现在到2024年，这些职位将增长约五分之一。

市场研究和市场营销：这些领域的专家需求也在增长，因为AI技术的应用需要结合市场趋势和消费者行为分析。

汽车、交通运输和物流：预计到2030年，人工智能将为中国这些关键产业带来巨大的增长机会，创造超过6000亿美元的经济价值。

医疗保健和生命科学：AI技术在医疗诊断、个性化治疗计划和药物发现等方面的应用，正在创造新的就业机会。

企业软件：AI在企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）和其他企业软件解决方案中的应用，正在推动相关岗位的需求增长。

人工智能训练、解释和维护：AI有望创造新的工作领域，并帮助其他领域大规模扩张。人工智能训练师、AI解释专家和AI维护工程师等岗位的需求可能会增长最快。

电子商务和在线零售：随着互联网的普及和数字支付的便利性，电子商务和在线零售将继续蓬勃发展，为相关行业提供持续增长的就业机会。

健康科技和远程医疗：随着人口老龄化和对健康关注的增加，健康科技和远程医疗领域将继续增长，提供更多的就业机会。

2. 转型的必要性

对于大龄程序员来说，转型AI不仅是为了应对职业危机，更是为了抓住时代的机遇。AI技术的发展，为程序员提供了广阔的发展空间。通过学习和掌握AI相关技术，程序员可以开拓新的职业道路，实现职业生涯的再次飞跃。很重要的一点，AI将极大提升程序员的研发效率：AI可以自动化一些重复性、规律性的工作，使程序员能够从繁琐的任务中解脱出来，专注于更具创造性、战略性和人际互动性的工作，从而提高工作效率和质量。LLM + CODEING的研发模式，也必将会被越来越多的程序员所采用，大幅提升研发效率。

海通证券提效案例：海通证券通过AI编程助手实现开发提效40%以上，打造创新金融科技解决方案。

澳新银行效率提升：澳新银行使用AI编程助手后，生产效率提高了42%，代码质量提升了12%。

车企软件开发现代化：某车企通过AI编程助手实现软件开发现代化，开发效率提升超过50%。

LLM Compiler：Meta发布的LLM Compiler能够实现77%的自动调优效率，显著减少编译时间，并提高各种应用的代码效率。

DeepMind科学家的分享：LLM已经让Nicholas在编程方面的工作效率平均提高了至少50%，并消除了足够多的繁琐工作，让他做出了许多他从未尝试过的东西
。

二、内心的自信：学习路径和方法

虽然AI技术看似高深莫测，但它并不是无根之水，而是在已有的人类知识基础上发展演化而来。这意味着，只要找到合适的学习路径和方法，大龄程序员完全可以掌握AI技术。

1. AI与人类知识的关联

AI技术的发展离不开数学、计算机科学、神经科学等多个学科的知识。例如，深度学习中的神经网络就是受到人脑神经元结构的启发而设计的。这表明，AI技术并不是凭空产生的，而是有其科学基础和逻辑体系。因此，只要掌握了这些基础知识，就能为学习AI技术打下坚实的基础。

2. 学习路径和方法

对于大龄程序员来说，转型AI需要有明确的学习路径和方法。可以从以下几个方面入手：

基础知识：学习人工智能的基本概念、Python编程、数学基础等。推荐参考Python菜鸟教程文档和《白话机器学习中的数学》这本书。
机器学习：掌握机器学习的基本原理和算法，如监督学习、无监督学习、强化学习等。可以参考吴恩达老师的机器学习手册、李航老师的统计学习方法等。
深度学习：学习深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并了解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本网络结构。
实战项目：通过实际项目来巩固理论知识，提高实践能力。可以参考阿里云开发者社区提供的实战案例，如自然语言处理和图像识别等。

三、重视实践：结合实际应用进行优化

AI技术和应用不仅是理论上的探索，更是实践上的探索。大龄程序员在转型过程中，需要重视实践，将理论知识应用到实际项目中，不断优化和改进。

1. 实践的重要性

实践是检验真理的唯一标准。对于AI技术来说，只有通过实践，才能发现问题、解决问题，并最终实现技术的落地。例如，百度开发者中心分享的AI项目经验，从智能语音助手到图像识别，都是通过不断的实践和优化，才实现了技术的突破和应用。

2. 实践方法

对于大龄程序员来说，可以从以下几个方面入手，提高实践能力：

项目实战：参与实际的AI项目，如智能语音助手、图像识别等，通过项目实战来提高技术能力。
开源贡献：参与开源项目，如TensorFlow、PyTorch等，通过贡献代码来提高自己的技术水平。
竞赛参与：参加AI相关的竞赛，如Kaggle、天池等，通过竞赛来提高自己的实战能力和解决问题的能力。

3. 善用工具

在2024年，市场上出现了许多优秀的LLM编程助手工具，这些工具通过人工智能技术帮助开发者提高编程效率和质量。以下是一些被广泛推荐的LLM编程助手工具：

GitHub Copilot：这是一个集成在VS Code中的AI编程助手，用户界面简洁，易于使用，可以无缝集成到开发者的工作流中，显著提升编码效率。
MarsCode：在字节跳动产品生态中表现出色的AI编程助手，虽然界面设计较为传统，但提供了强大的功能，适合有一定学习成本的用户。
文心快码：拥有良好的界面设计和易用性，适合多语言环境工作的开发者，虽然部分高级功能设置复杂，但功能强大。
CodeGeeX：作为一个开源工具，CodeGeeX提供了高度的可定制性，虽然用户体验相比商业工具稍显简陋，但资深开发者可以通过二次开发完善其功能。
Hugging Face Open LLM Leaderboard：提供了一个开源精调大型语言模型（LLM）列表，可以在本地计算机上运行，适合需要在本地部署和微调模型的开发者。
Dust：这是一款设计和部署大型语言模型应用程序的工具，建立在多年使用大型语言模型的经验之上，能够快速完成工程设计，加速部署。
Neon AI：提供了创建语音应用程序的支持技术，集成了高级人工智能和自然语言理解，适合开发语音交互应用的开发者。
Teachable Machine：这是一个低代码/无代码平台，允许用户通过简单的操作来训练和部署机器学习模型，适合初学者和教育用途。
Amazon CodeWhisperer：提供了ML支持的代码建议，帮助开发者更快地编写代码，适合需要在AWS环境中工作的开发者。
Clippy AI：这是一个VS代码扩展，允许用户向Codex发送当前文件和一些纯文本英语说明，然后它会在编辑器中打开一个差异视图，以便用户可以轻松查看建议的更改并接受或拒绝它们。
Programming Helper：这是一个AI工具，旨在协助完成各种编程任务，包括代码生成、代码翻译、代码改进等，适合需要快速解决问题的开发者。
AI CLI：这是一款开源GPT-3驱动的CLI代码助手，适合希望节省时间和简化工作流程的开发人员。

这些工具各有特色，开发者可以根据自己的需求和偏好选择合适的LLM编程助手来提升研发效率。

四、总结

对于大龄程序员来说，转型AI方向的研发是一个挑战，但也是一个机遇。通过培养危机意识，认识到AI技术的发展和转型的必要性；通过学习AI相关的知识和技术，找到合适的学习路径和方法；通过重视实践，将理论知识应用到实际项目中，不断提高自己的实践能力。只有这样，才能在AI时代中立于不败之地，实现职业生涯的再次飞跃。

在转型的过程中，大龄程序员可以利用各种学习资源，如阿里云开发者社区、华为云开发者学堂等，这些平台提供了丰富的学习课程和实战案例，可以帮助程序员系统地学习AI知识，提高实战能力。同时，也可以关注最新的AI技术和应用，如通过阅读最新的论文和参加技术会议等方式，不断更新自己的知识体系。

总之，转型AI方向的研发是一个长期的过程，需要大龄程序员持续地学习、实践和优化。只要保持积极的态度，不断努力，就一定能够在AI时代中找到自己的位置，实现职业的转型和升级。

如果您有计算机前沿技术相关的问题，欢迎给我留言交流~~

后记

如果觉得我的博客对您有用，欢迎打赏支持！三连击 (点赞、收藏、关注和评论) 不迷路，我将持续为您带来计算机人工智能前沿技术(尤其是AI相关的大语言模型，深度学习和计算机视觉相关方向)最新学术论文及工程实践方面的内容分享，助力您更快更准更系统地了解 AI前沿技术。