年底、裸辭、轉(zhuǎn)行 三個(gè)詞交織在一起，只能說相當(dāng)刺激！

我是 23 年畢業(yè)的，進(jìn)入杭州某大廠做交互設(shè)計(jì)。記得當(dāng)時(shí)面試了解到自己之后是負(fù)責(zé) all in 一個(gè) AI 的項(xiàng)目，我?guī)缀鹾敛华q豫地收拾好行李，直奔杭州！

尤其是在那個(gè) AI 剛剛開始嶄露頭角的時(shí)刻，我覺得 AI 這個(gè)風(fēng)口幾乎已經(jīng)明牌了，我覺得這樣的機(jī)會(huì)是不可以錯(cuò)過的。

其實(shí)在 23 年下半年，隨著 GPT-4 的火爆，AI 終于不再是一個(gè)遙不可及的概念，而是越來越多的企業(yè)開始關(guān)注的焦點(diǎn)。AI 這個(gè)領(lǐng)域仿佛一下子從學(xué)術(shù)圈走進(jìn)了商業(yè)化應(yīng)用，所有人都在談?wù)撍臐摿?、影響力、改變力。那些曾?jīng)猶豫不決、搞不清楚 AI 到底能做什么的公司，也在尋找它在自己業(yè)務(wù)中的“助力點(diǎn)”——而我，也在這個(gè)過程中找到了屬于自己的位置。

說實(shí)話，24 年我最深的感受就是 AI 的崛起，被稱為“AI 崛起之年”，而 2025 年，許多人已經(jīng)開始討論它的下一個(gè)階段：Agent 元年。人類對(duì) AI 的挖掘愈發(fā)深入，從單純的工具使用到賦能業(yè)務(wù)、優(yōu)化流程，再到變革產(chǎn)業(yè)。

而我，也在 24 到 25 的這個(gè)檔口，做出了我職業(yè)生涯中的關(guān)鍵決策，我選擇裸辭 all in AI 這個(gè)領(lǐng)域！

一、回望：設(shè)計(jì)-轉(zhuǎn)崗-AI 訓(xùn)練師

感覺我一路走來，充滿了運(yùn)氣和巧合，不知道是愿力使然還是事態(tài)本身就會(huì)這樣發(fā)展，只不過恰巧結(jié)果都符合我的預(yù)期......

1. 初入職場(chǎng)，成為大廠設(shè)計(jì)師

很幸運(yùn)，憑借著不要臉+執(zhí)著在面試設(shè)計(jì)崗的時(shí)候遇到了貴人，海投簡(jiǎn)歷的我在一開始根本沒有看崗位 JD，可能打招呼語寫得過于不羈，引起了我當(dāng)時(shí)設(shè)計(jì)主管的興趣。不過我一看 JD 要求：

具備 3-5 年 B 端設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)；

具備產(chǎn)品化思維，必要時(shí)需補(bǔ)位產(chǎn)品；

需撰寫產(chǎn)品需求文檔，并熟悉 AI 工具（SD、MJ 等）；

大致的 JD 崗位要求是這個(gè)樣子，也記不太清了。不過“需要 3-5 年工作經(jīng)驗(yàn)”這一條都給我勸退了。但是眼看招聘方對(duì)我如此感興趣，我也是認(rèn)真對(duì)待，積極爭(zhēng)取。

終于在我的毛遂自薦下，爭(zhēng)取到面試的機(jī)會(huì)......（這里忍不住說一下，各位正在找工作的同學(xué)，一定不要怕展現(xiàn)自身優(yōu)勢(shì)?。?！畢竟短暫的交流想讓別人去解讀你根本不可能）

騷操作來了，招聘方給我發(fā)了一個(gè)文件，讓我大概了解下他們目前在做的項(xiàng)目，我直接逐頁解讀并且整理成文檔，而我也清楚這是一個(gè) AI 的項(xiàng)目，不管三七二十一，我就把我對(duì) AI 模型/工具的使用和理解也寫進(jìn)去了。在凌晨 3 點(diǎn)左右給招聘方發(fā)過去，招聘方非常滿意，甚至沒有面試，只是簡(jiǎn)單打了個(gè)電話，就讓我去公司報(bào)到了。

就這樣，我被破格招進(jìn)去了，23 年 12 月 1 日，開始了我的大廠設(shè)計(jì)之旅。

2. 項(xiàng)目叫停，面臨被裁風(fēng)險(xiǎn)下的自救

一開始從 0 到 1 搭建 AI 一站式服務(wù)平臺(tái)，目的是業(yè)務(wù)賦能。但受集團(tuán)財(cái)務(wù)壓力影響，24 年整體設(shè)計(jì)類資金預(yù)算基礎(chǔ)在去年基礎(chǔ)上打了 8 折，但其實(shí)設(shè)計(jì)需求數(shù)量并沒有減少，并且在 24 年 1-4 月，設(shè)計(jì)計(jì)件費(fèi)用還上漲了 18%，算下來預(yù)算撐不到年底，會(huì)出現(xiàn)較大資金缺口，可能導(dǎo)致設(shè)計(jì)資源開天窗?？紤]業(yè)務(wù)經(jīng)營壓力，計(jì)件類需求還是得正常支持，但又得考慮實(shí)實(shí)在在的資金缺口影響，我們只能借助智能化 AIGC 工具，通過提高交付效率的形式來降低計(jì)件類設(shè)計(jì)成本，規(guī)避下半年資金缺口過大讓設(shè)計(jì)資源為 0 的業(yè)務(wù)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

到后面平臺(tái)所承載的不再是單純的一條線，這也意味著在 AI&業(yè)務(wù) 的探索上勢(shì)必會(huì)受到資源影響。到后面資源已經(jīng)跟不上了，再加上內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，在探索方向上被告知暫緩，現(xiàn)有工具作為底層能力分布嵌入到其他業(yè)務(wù)平臺(tái)......

那作為 all in 在這個(gè)項(xiàng)目的我，當(dāng)時(shí)是被明確告知要調(diào)到其他業(yè)務(wù)線或裁員。其實(shí)當(dāng)時(shí)已經(jīng)準(zhǔn)備作品集了，準(zhǔn)備找下家了哈哈哈，但后來因?yàn)檫@個(gè)項(xiàng)目的大多功能都是需要算法團(tuán)隊(duì)的支持，我和算法同學(xué)都比較熟，在某一次交談中聊到了模型訓(xùn)練這塊的底層訓(xùn)練和數(shù)據(jù)標(biāo)注，我非常感興趣。我就開始虛心請(qǐng)教，在我一而再再而三的“騷擾”之后，算法的 leader 注意到了我，并且讓我去上海（算法團(tuán)隊(duì)大本營）出差，給我培訓(xùn)下相關(guān)的大模型生成技術(shù)。

自此，在這個(gè)檔口，我也去報(bào)了系統(tǒng)課，私下瘋狂補(bǔ)模型訓(xùn)練相關(guān)的知識(shí)，在算法訓(xùn)練模型時(shí)，我也會(huì)主動(dòng)請(qǐng)纓參與模型規(guī)則制定、數(shù)據(jù)試標(biāo)和質(zhì)檢。

也許是看我確實(shí)對(duì)模型訓(xùn)練非常感興趣，算法的 leader 主動(dòng)幫我申請(qǐng)調(diào)到算法團(tuán)隊(duì)，自此成為一名不倫不類的 AI 訓(xùn)練師！為什么說不倫不類呢，因?yàn)檎５?AI 訓(xùn)練師可能是偏執(zhí)行（標(biāo)注）；也可能是偏管理（規(guī)則制定、組織試標(biāo)）；又或許是偏評(píng)估（數(shù)據(jù)質(zhì)檢、bad case 分析）。而我三個(gè)都沾邊的同時(shí)，更多的卻是構(gòu)造原料。尤其是多模態(tài)模型的訓(xùn)練，針對(duì)于圖片/模板/卡片 這樣的數(shù)據(jù)，我需要進(jìn)行創(chuàng)作或者微調(diào)。

3. 職能的交織使我疲憊，決定裸辭

多模態(tài)數(shù)據(jù)的構(gòu)造，不是簡(jiǎn)單地借助 AI 工具批量生成就可以了。每個(gè)模板中的元素都是有明確的設(shè)計(jì)規(guī)范的，如果數(shù)據(jù)不合規(guī)，即便再好看，業(yè)務(wù)也是不會(huì)讓上的！這個(gè)相信干過設(shè)計(jì)的都可以共情吧??！

有時(shí)候好不容易想出來一個(gè)方案，主管說不夠創(chuàng)新，要具備多樣性；而業(yè)務(wù)說不合規(guī)，不符合展位規(guī)范。所以這個(gè)度，是很難把控的，一般具體的展位，都是由相對(duì)業(yè)務(wù)的設(shè)計(jì)師去維護(hù)的。但是我們作為底層模型能力的提供者，我們是需要足夠多的原料去投喂給模型的，而拿已上線的資源去訓(xùn)練，得到的結(jié)果只會(huì)是和原來的圖沒什么差別的數(shù)據(jù)，模型的泛化能力很差。

這個(gè)時(shí)候就需要我出場(chǎng)了，去和業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)師溝通，并且拿到相應(yīng)展位的規(guī)范，然后借助 AI 工具做創(chuàng)新，制作的數(shù)據(jù)（圖、卡、模板）再拿去和業(yè)務(wù)審核，如果不符合規(guī)范就需要返工。

這部分的工作說白了還是設(shè)計(jì)，而也確確實(shí)實(shí)是在模型訓(xùn)練階段中必要的一環(huán)。但我就開始迷茫了，我究竟是設(shè)計(jì)還是 AI 訓(xùn)練師？

而我如果確實(shí)是想往模型訓(xùn)練這個(gè)方向去深耕的話，我會(huì)覺得我目前在做的事情完全在浪費(fèi)時(shí)間，所以我選擇停下腳步歇歇，在手頭上的項(xiàng)目基本交付后，也就是春節(jié)來臨的前一周我選擇裸辭。

二、裸辭：我選擇深耕模型訓(xùn)練

也很感謝算法 leader 的成全，最終還是選擇放我走。在大廠呆的 421 天，我干過產(chǎn)品、干過設(shè)計(jì)，最后也干了 AI 算法訓(xùn)練師。雖說被腌了一身大廠味，曾經(jīng)折磨我的“耦合”“顆粒度”和“勾兌”，現(xiàn)在也變得張口就說。但說句實(shí)話，學(xué)會(huì)了很多，不單單是技術(shù)層面的，更多的是為人處事和做事方法。

裸辭后，一身輕松。趕上過年，但我沒有回家，一個(gè)人在杭州。我花了幾天時(shí)間放空，也想明白了我究竟對(duì)什么感興趣，并且想做什么。

我整理了一下關(guān)于模型訓(xùn)練的項(xiàng)目和知識(shí)，選擇躬身入局。并且我覺得我以往的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)也并不完全就作廢掉了。

1. 設(shè)計(jì)師價(jià)值

設(shè)計(jì)師具備優(yōu)秀的視覺表達(dá)、用戶體驗(yàn)和創(chuàng)意能力，而 AI 訓(xùn)練師則需要深度理解多模態(tài)數(shù)據(jù)、模型能力和業(yè)務(wù)需求。但設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)模型訓(xùn)練，會(huì)有很多先天優(yōu)勢(shì)的。

① 跨學(xué)科融合

設(shè)計(jì)師轉(zhuǎn)崗后，能夠借助設(shè)計(jì)技能賦能模型訓(xùn)練前中后期的多個(gè)節(jié)點(diǎn)。例如可視化規(guī)則能夠顯著降低規(guī)則的理解成本，尤其在復(fù)雜的 AI 訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注或模型優(yōu)化場(chǎng)景中。

② 自帶的高質(zhì)量數(shù)據(jù)評(píng)估技能

設(shè)計(jì)師的細(xì)節(jié)敏感度和對(duì)結(jié)構(gòu)化信息的理解，可以大幅提升數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量。例如，在圖像標(biāo)注任務(wù)中，設(shè)計(jì)師更擅長(zhǎng)識(shí)別細(xì)微差異，并有自己的評(píng)判思考和業(yè)務(wù)需求的契合敏感。

③ 消化需求并快速響應(yīng)

設(shè)計(jì)師會(huì)經(jīng)常和業(yè)務(wù)運(yùn)營對(duì)接，轉(zhuǎn)崗后可以更懂得如何承接業(yè)務(wù)需求。例如，一張圖片是否通過審核能上線，一般本來就是由業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)師審核的，因此可以提升模型的良品率和適用性。這種角色職能的跳轉(zhuǎn)可以高效減少技術(shù)與業(yè)務(wù)之間的溝通成本。畢竟，設(shè)計(jì)肯定懂設(shè)計(jì)，有的細(xì)節(jié)和合規(guī)點(diǎn)可以第一時(shí)間 Get 到。

所以，設(shè)計(jì)師轉(zhuǎn)崗成 AI 訓(xùn)練師，最佳方向一定是多模態(tài)。如果正在干設(shè)計(jì)的你也開始迷茫，對(duì)現(xiàn)在正在做的工作感覺到力不從心，更甚之你已經(jīng)決定轉(zhuǎn)行了，那我建議你去嘗試一下這個(gè)方向。

如果你是擔(dān)心學(xué)習(xí)成本太高，你學(xué)不會(huì)或者市場(chǎng)不穩(wěn)定，你進(jìn)不去。那大可放心，我已經(jīng)幫你探過路了，可以一試。

2. 模型訓(xùn)練市場(chǎng)反饋

裸辭，誰不慌??？萬一 gap 幾個(gè)月，那我就得不償失了。所以我也不是愣頭青，我也會(huì)去看看目前市場(chǎng)上需要的是什么樣的人才，去探探市場(chǎng)。目前機(jī)會(huì)還是挺多的，尤其是年后機(jī)會(huì)更多，隨著 Deepseek 的爆火，一夜之間家喻戶曉，連我七大姑都問我：什么是 Deepseek？國產(chǎn) AI 在 25 年初 真正讓所有人都看見。

再加上 DeepSeek 正在豪擲千金招聘。在相關(guān)招聘網(wǎng)站，DeepSeek 拿出 52 個(gè)崗位招聘，平均月薪均在兩萬元以上，“深度學(xué)習(xí)研究員-AGI”一職月薪甚至達(dá)到了 8 萬—11萬元，14薪，如此算來，年薪百萬。

在招聘網(wǎng)站上可以看到，DeepSeek 目前在北京、杭州兩地均有辦公地點(diǎn)，在團(tuán)隊(duì)研發(fā)人員方面設(shè)置大量崗位，包括深度學(xué)習(xí)研究員、核心系統(tǒng)研發(fā)工程師以及客戶端工程師、資深 ui 設(shè)計(jì)師等，月薪均在兩萬元以上。核心系統(tǒng)研發(fā)工程師月薪 6 萬—9萬元，深度學(xué)習(xí)研究員-AGI月薪甚至達(dá)到了8萬—11萬元，且均為14薪。不僅如此，DeepSeek對(duì)于實(shí)習(xí)生也開出誘人薪資：AGI大模型實(shí)習(xí)生崗位的工資為500元/天—1000元/天，深度學(xué)習(xí)-AGI實(shí)習(xí)生500/天-510元/天。

所以，目前來看，這部分的市場(chǎng)還是非常有前景的，尤其是 25 年被稱為 Agent 元年，到 2030 年，中國對(duì) AI 專業(yè)人才的需求預(yù)計(jì)將達(dá)到 600 萬，而人才缺口可能高達(dá) 400 萬。

3. 清楚自己的市場(chǎng)價(jià)值

所以我不擔(dān)心市場(chǎng)問題，我只關(guān)注我的能力邊界。我也在春節(jié)這段時(shí)間投了很多簡(jiǎn)歷，在年關(guān)之際，工作如此難找的時(shí)段，我依然可以拿到幾個(gè)不錯(cuò)的 offer。并不是我多優(yōu)秀，而是這行確實(shí)缺人，并且新行業(yè)沒有那么多既定的套路和分支，不像互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)目前已經(jīng)定的很清晰了，什么視覺、交互、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等等...... 每個(gè)崗位職能都有相對(duì)的技能所需。但是 AI 訓(xùn)練師目前并不是，一切都是新的，大家都是同一起點(diǎn)，所以只要你想學(xué) AI 并且具備一定的自驅(qū)，是非常容易進(jìn)入的。

憑借著經(jīng)驗(yàn)和背書，我拿到了 ZJ、XC 等等幾家的 offer，目前最高可以拿到 17.5，最低也是在 14k。

所以我心里是有譜的，才提出了離職。只不過拿到的幾個(gè) offer 都拒了，原因是我在看市場(chǎng)時(shí)投的都是北京上海。但我還是更想在杭州這邊發(fā)展，還有我確實(shí)想歇一段時(shí)間了……

下期我可以分享一下我的學(xué)習(xí)和面試技巧，給想要入局的朋友一些參考。

結(jié)語

從一開始對(duì) AI 的好奇，到如今徹底改變職業(yè)路線，我經(jīng)歷了很多，也反思了很多。或許，AI 就是那個(gè)能夠帶給我無限可能的領(lǐng)域，它不僅改變了世界，也改變了我的未來。而這一路走來，我的每一個(gè)決定，每一次轉(zhuǎn)變，都沒有后悔，反而讓我更加確信——這是我真正想做的事情。

愿后來所遇皆是良人，后來所成皆是心中所想吧。

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