企业官网建设流程全解析

随着AI技术的发展，传统前端工程师的角色正在被重新定义。大厂如蚂蚁、京东、美团等纷纷调整组织架构，将前端、后端、测试岗位合并为全栈工程师或Agent开发全栈工程师。AI技术的进步使得写页面的工作不再值钱，纯前端岗位逐渐消失。文章探讨了这一趋势对程序员的影响，建议程序员积极转型学习全栈技能，以适应大模型时代的发展。同时，强调了收藏和关注的重要性，以获取更多技术分享和转型指南。

"前端"这个词，正在从大厂的组织里消失

蚂蚁把一个岗位名从组织里拿掉了。

今年7月，支付宝体验技术部不再以独立部门形式存在，原有成员分流到各条业务线，岗位名称从前端工程师统一调整为Agent开发全栈工程师。

七月底，支付宝体验技术部正式拆分。这个2015年成立的团队，孵出了 Ant Design 和 AntV——做前端的，没人不知道这两块招牌。

拆分之后，原班人马分流到各条业务线，岗位名称从"前端工程师"统一改成"Agent 开发全栈工程师"。

这个团队的创始人玉伯，在小红书发了一张灯塔的图，配文"心中有悲伤，更多是喜悦"。

一座做了十年前端基础设施的灯塔，就这么被自己所在的公司吹灭了——你很难不为这句话停一下。

但蚂蚁不是唯一一个动手的。

就在同一个七月，网商事业群把前端、后端、测试三块标签全抹了，统一叫"研发工程师"，测试转研发给了半年过渡期；京东更绝，直接在招聘系统里把"前端工程师"这个岗位名删了；美团把前端团队并进后端工程组，改叫全栈研发。

连前阿里的技术高管都在内部分享里放话：以后技术岗统一叫 Agent 工程师，任务不再按前后端分，按产品目标分。

一个叫了快三十年的岗位名——从互联网公司出现"前端"那天算起——正在被从组织架构里悄悄拿掉。

公司给的说法很体面：不是裁你，是重构岗位定义。

理由也摆在台面上：AI 把写页面的活儿干没了。

以前一个后台、一个表单列表，一个前端得花两三天；现在产品经理打一行字，几分钟 AI 就给你吐出一套带样式的完整工程。

当"写页面"不再值钱，专门养一批只写页面的人，对大厂来说就成了冗余成本。再加上中台那套"避免重复造轮子"的逻辑，是移动互联网时代攒下的，到了智能体时代，蚂蚁自己的判断是行不通了——用户跟 App 交互，从点按钮变成了跟智能体说话，页面不再是产品的全部，入口变成了"说一句话"。

于是组织先动起来。横向把各业务的技术线打通，纵向把中台拆开、人沉到业务线，汇报关系也从技术负责人改挂到产品负责人。

一句话：技术不再是一个独立的山头，它得跟着业务跑。

可组织调整这四个字，落到每个人头上，是实打实的裂缝。

一个做了八年前端的人，明天得起学 Node、学数据库、学怎么写后端接口；简历上那一栏"前端工程师"，得改成"全栈"，可他心里清楚，自己离真全栈还差着两年。

公司给半年过渡期，听着宽厚，但半年能补齐八年的纵深吗？岗位名可以一夜之间改掉，人换技能栈要以年计。

这中间的时差，公司用"转型"两个字就盖过去了，盖不住的是每个人半夜刷招聘软件时的那点慌。

账本也压在另一边。蚂蚁2025年研发投入冲到350亿，同比涨了近一半；可同年净利润按财报口径推算大约153亿，同比掉了六成。

一个往上、一个往下，出现在同一年。大厂在 AI 上"饱和式投入"，利润先塌为敬，组织动得比利润还快——因为人比机器好调。

招聘市场其实比组织走得更早。大厂挂出的前端岗，职责早已扩到智能体服务编排、多端开发、音视频底层。

市面上早就在招"全栈"，只是很多人不愿承认自己已经被重新定义了。

"前端已死"喊了快十年，这回，好像不是狼来了。但真正消失的，是"纯前端"这个工种，不是一个行业。架构、工程化、性能、可视化、AI 前端基建，照样缺人。

只是那个安安稳稳只写页面、到点下班的时代，是真的回不去了。

玉伯说"心中有悲伤，更多是喜悦"。悲伤好懂，喜悦是什么？也许是一个做了十年的人，终于敢承认：那个靠手写页面就能安稳一辈子的幻觉，本就不该存在。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 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

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 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

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 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
• …

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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友，微信扫描下方CSDN官方认证二维码，即可100%免费领取全套学习资料！

第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 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
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、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。

想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友，微信扫描下方CSDN官方认证二维码，即可100%免费领取全套学习资料！

好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。