取代後端崗，國內又一新興崗位在崛起！這才是未來5年最好的方向！

2025-07-20 03:30 芋道原始碼

當下新時代來臨，DeepSeek宛如一顆璀璨的新星，在行業內掀起了陣陣熱潮。如今，這股強勁的AI之風，終究還是吹到了後端，既是風險，也是機遇。
 傳統CRUD開發崗位縮減30%
80%新增技術崗要求AI能力（如大模型開發、RAG架構）
從事AI崗位的開發者平均年薪達40萬+，而傳統前後端還停留在20萬區間
AI已能獨立完成程式碼生成、除錯等任務
···
在一片裁員降薪的風潮中，AI演算法崗可以說是一枝獨秀。目前AI競賽已進入“千億級投入”階段，增加了大量AI和演算法的崗位，薪資待遇也是水漲船高。據統計，很多演算法崗薪資比往年提高50%，大批前後端程式設計師準備進軍AI演算法領域。
對於正在求職，轉型的各位同學來說，現在就是應聘演算法崗的紅利期，目前後端崗位已經飽和，而演算法崗卻供不應求，缺乏大量人才。市場上很多演算法崗的起薪都達到25-30k，而這個薪資已經是很多前後端崗的天花板了。

為解決大家快速轉型到演算法領域，我在這裡給大家推薦一個《演算法工程師培養計劃》，該課程計劃由12位年薪百萬以上頂級技術專家聯合打造研發，他們全部是專注於推薦演算法【搜】【廣】【推】領域的專家，而且加入了最近最火的大模型技術。是我目前見過講解推薦演算法、大模型最貼心，最專業的課程了。
並且該計劃承諾就業薪資拿不到29W，均可以全額退款。
目前已經有上千位同學透過該計劃拿到offer了，最新一期學員就業薪資最高能拿到75K！
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距離上岸，也許只差這一次助攻
核心內容
我們的課程是真正專業的大資料演算法課程，系統層面包括環境搭建、大資料生態系統核心元件，在實際生產環境中的應用和最佳化；策略層面包括資料探勘演算法、機器學習和深度學習。學完以後，往人工智慧領域發展也可以的。
Hadoop生態圈各元件的講解和對應專案實踐，元件包括：MapReduce、HDFS、Yarn、Hive、Spark（Spark Streaming、Spark SQL）、flink、Redis、Zookeeper、Hbase、Kafka、Flume等，這些已經包括了公司要用的元件。 
常用演算法有：中文分詞、自然語言處理（NLP）、推薦演算法（基於CB、CF，歸一大法）、分類演算法（NB、SVM）、迴歸演算法（LR、Decision Tree）、聚類演算法（層次聚類、Kmeans）、神經網路與深度學習（NN、tensorflow）等。
專案從演算法角度出發，解決演算法問題，整個課程週期會帶領大家做真實的企業級專案，讓大家用來實際操作練習，我們會提供千萬級別的脫敏資料，幫助大家熟悉企業真實生產環境中的工作流程，學完以後相當於擁有2-3年的演算法實戰經驗。
由於知識點涵蓋內容較多，就不在這裡贅述，如果想進一步瞭解，定製屬於自己的提升計劃。
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1v1定製學習計劃
往期學習效果
本培養計劃上一期的學員就業情況部分展示，已經有90%的同學拿到了國內外名企的演算法崗位offer。最新一期就業學員最高薪資月薪在75K！
往期部分同學現狀（溫馨提醒，我們所有的學員就業情況全部真實可核實）：為保護學員個人隱私，隱去學員姓名。以下僅部分學員就業資訊，如果想了解更多就業資訊可以聯絡我。
【1】周同學成功轉型大資料演算法崗，薪資拿到65w 果然大牛都在默默提升，不要再做井底之蛙了，快快做出改變。選擇系統學習的好處有，老師帶領著學習專案知識，助教老師一對一解答問題，售後老師服務熱情。
【2】王同學，4年Java後端轉型演算法崗，本科學歷，年薪從25w漲到42w，漲幅68%。選擇系統學習的好處有，老師帶領著學習專案知識，售後老師服務熱情，還有大廠內推機會，更容易拿高薪。
【3】這位琳芳童鞋，報名前做大資料開發5年，工作上遇到了瓶頸，薪資也漲不上去，調研了一番後決定學習演算法，透過四個月的學習，現在成功轉型演算法崗位，不僅躲過了裁員的風暴，還轉型漲薪至50w。
【4】高同學是應屆生，第一份工作就找到了推薦演算法的崗位，年薪38w，超出自己的預想，還說懂演算法的給的都多。
【5】蘇同學經過我們的內推，成功加入位元組。蘇同學說真心感謝我們的內推服務，才有機會加入位元組的，不然學歷可能是大問題，最終拿到40w的薪資，滿是欣喜。
往期學員透過我們的內推，入職都特別高效，內推很多都是大廠，只有幫助大家學習到技術，找到一份好工作，我們才能收穫好的口碑
口碑對於一家教育公司是非常重要的，所以我們也非常注重結果，對結果負責。加油！！
分期服務及就業保障
該課程可以為學員提供3、6、12期分期付款
報名簽訂保漲薪就業協議
在職程式設計師承諾最低漲幅40%-50%。
在校應屆生承諾最低年薪29萬。
若課程結束後拿不到offer或者offer就業薪資達不到年薪29萬，即退還全部學費，且保留贈送的所有資源，不會讓你吃虧！
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對結果負責


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