对于深耕AI、大模型领域的程序员,尤其是刚入门的小白来说,选对企业不仅能拿到高薪,更能快速积累实战经验。今天就给大家详细拆解无人机领域“独角兽”——大疆的薪资水平,重点聊聊和我们密切相关的AI相关岗位,干货满满,建议收藏备用!

提到大疆,大家第一反应都是无人机,但很少有人知道,大疆的技术实力早已超越无人机本身,尤其是AI算法的落地应用,堪称行业标杆。每次看大型无人机表演,上千架无人机精准同步、灵活调度,背后都是大疆强大的AI调度算法在支撑,那些看似枯燥的代码和算法,在无人机群的有序流动中,呈现出不一样的科技美感。

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先简单科普下大疆:全称大疆创新科技有限公司,2006年成立于深圳,总部扎根深圳,如今已是全球无人机领域的绝对龙头,不仅垄断了消费级无人机市场,还在行业级无人机、无人驾驶等领域持续发力,而AI技术正是支撑其多元化发展的核心动力之一。

很多程序员误以为大疆只招机械、嵌入式相关岗位,其实不然!随着大疆业务的拓展,尤其是2025年发布业内首款行业级AI无人机Matrice 4系列后,AI相关岗位需求大幅增加,早已打破“重机械、轻AI”的刻板印象,无论是算法、数据还是大模型相关岗位,都有大量招聘需求,非常适合AI方向的程序员和小白投递。

最具代表性的就是视觉图像算法岗——大疆无人机几乎都搭载高清摄像头,从空中影像采集、目标识别到智能避障,都离不开AI图像算法的支撑。比如其Matrice 4系列无人机,内置自研人、车、船目标检测AI模型,单张照片可检测上千个目标,这些功能的实现,都需要大量AI图像算法工程师的投入,这也是大疆AI岗位的核心需求之一。

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招聘区域方面,作为总部在深圳的企业,大疆的核心招聘集中在深圳和上海,除此之外,部分岗位也会覆盖杭州、广州等城市,南方的程序员、AI小白可以重点关注,尤其是想扎根深圳、上海发展的,大疆绝对是优质选择。值得一提的是,大疆深圳总部员工还能享受每月2000-4000元的住房补贴,缓解高房价压力,这也是很多人青睐大疆的原因之一。

网上一直有传言“大疆岗位少、工资高”,作为程序员,最关心的就是薪资到底有多高?结合某招聘平台的技术岗薪资数据,大疆技术岗平均薪资高达3.7W/月,这个数字在科技行业绝对属于第一梯队,甚至远超很多互联网大厂的同级别岗位。

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可能有小白觉得这个平均薪资有点夸张,但拆解具体岗位就会发现,大疆的AI相关岗位薪资确实离谱,重点高薪岗位如下(月薪范围):算法工程师35-58k、图像算法工程师28-50k、数据挖掘工程师20-25k、自然语言处理工程师30-60k、数据开发工程师24-40k,而且薪资结构包含基本工资、绩效奖金、股票分红,年终奖最少3个月起步,有员工甚至能拿到相当于6个月薪资的年终奖。

更值得关注的是,大疆还在大力招聘大模型相关岗位,我们来看一个典型的大模型高性能优化岗位招聘需求,大家可以对标自身能力,看看自己未来的发展方向。

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这个岗位属于中高级专家岗,薪资直接给到50-80k/月,要求也比较明确:熟悉大模型结构、掌握大模型部署和量化算法,同时还要了解处理器等硬件架构(毕竟是高性能优化,软硬件结合能力很关键)。对于有3-5年大模型、AI算法相关工作经验,技术扎实的程序员来说,这个岗位绝对是“神仙岗位”,不仅薪资高,还能接触到大疆的核心AI技术,比如其开放的10T机载算力、模型训练工具等,发展空间极大。

当然,不是所有人都能达到专家岗的要求,对于AI小白、在校学生来说,大疆的AI实习岗位也是绝佳选择——大厂实习经历不仅能给简历加分,还能近距离接触行业顶尖的AI技术和项目,比如参与无人机AI目标检测、大模型端侧部署等相关工作,为未来求职打下坚实基础。更难得的是,大疆2025年还打响了“反加班”第一枪,晚上9点主管和HR会分三轮赶人下班,实习也能享受相对轻松的工作节奏,不用过度内卷。

下面给大家分享一份网友真实的大疆AI大模型实习面试经验,小白可以提前参考,做好准备。

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从面经来看,大疆AI实习的面试题并不算难,重点考察AI基础知识的掌握程度,比如面经中提到的“如何选择以及为什么选择骨干网络”“模型参数调优技巧”等,都是AI小白平时学习中会接触到的基础知识点,没有太多偏题、怪题。只要大家扎实掌握AI、大模型的基础内容,认真准备,通过实习面试的概率还是很高的。

这里给小白提个小建议:面试中涉及的很多AI基础知识点,在我的AI空间都有详细讲解,从骨干网络选型、模型调优,到大模型部署基础,覆盖小白入门到进阶的全知识点,感兴趣的可以在本文下方查看,助力大家顺利拿下大疆实习offer。

最后总结一下:大疆作为全球无人机领域的龙头企业,不仅技术实力雄厚、薪资待遇顶尖,还在AI、大模型领域持续发力,无论是有经验的程序员,还是刚入门的AI小白,都能找到适合自己的岗位。而且大疆目前开放了AI开发者计划,提供模型训练工具和认证路径,降低了AI入门门槛,对于想深耕AI+硬件领域的程序员来说,绝对是值得深耕的“神仙公司”。

机会从来都是留给有准备的人,无论是想跳槽拿高薪,还是想通过实习积累经验,都可以重点关注大疆的AI相关岗位,抓住这个提升自己的好机会!觉得有用的话,记得收藏转发,助力身边更多AI小白、程序员少走弯路~

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?

答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)

当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应聘者,月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂,非“人才计划”的AI相关岗位应聘者,月基础工资也约有3万元,远超其他行业同资历岗位的薪资水平,对于程序员、小白来说,无疑是绝佳的转型和提升赛道。
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对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说,现在正是最好的学习时机:行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高,只要找准学习方向,稳步提升技能,就能轻松摆脱“低薪困境”,抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始,我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程,我也是一路自学走过来的,很清楚小白前期学习的痛楚,你要是没有方向还没有好的资源,根本学不到东西!

下面是我整理的大模型学习资源,希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

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2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有,跟着老师学习事半功倍。

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3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf(书面上的技术书籍确实太多了,这些是我精选出来的,还有很多不在图里)

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4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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5、面试试题/经验

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【大厂 AI 岗位面经分享(107 道)】

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【AI 大模型面试真题(102 道)】

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【LLMs 面试真题(97 道)】

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6、大模型项目实战&配套源码

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适用人群

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四阶段学习规划(共90天,可落地执行)
第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …
第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …
第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …
第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型

  • 带你了解全球大模型

  • 使用国产大模型服务

  • 搭建 OpenAI 代理

  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

  • 在本地计算机运行大模型

  • 大模型的私有化部署

  • 基于 vLLM 部署大模型

  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

  • 部署一套开源 LLM 项目

  • 内容安全

  • 互联网信息服务算法备案

  • …

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3、这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理,现任上海殷泊信息科技CEO,其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证,服务航天科工、国家电网等1000+企业,以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇,获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目,无论你是小白还是有些技术基础的技术人员,这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇,转行大模型岗位。
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这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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