年底、裸辭、轉行?三個詞交織在一起，只能說相當刺激！但蛋蛋后無所畏懼，只愿后來所遇皆良人，后來所成之事皆是心中所想吧！

我是23年畢業(yè)的，進入杭州某大廠做交互設計。記得當時面試了解到自己之后是負責all in一個AI的項目，我?guī)缀鹾敛华q豫地收拾好行李，直奔杭州！尤其是在那個 AI剛剛開始嶄露頭角的時刻，我覺得AI這個風口幾乎已經明牌了，我覺得這樣的機會是不可以錯過的。

其實在23年下半年，隨著GPT-4的火爆，AI終于不再是一個遙不可及的概念，而是越來越多的企業(yè)開始關注的焦點。AI這個領域仿佛一下子從學術圈走進了商業(yè)化應用，所有人都在談論它的潛力、影響力、改變力。那些曾經猶豫不決、搞不清楚AI到底能做什么的公司，也在尋找它在自己業(yè)務中的“助力點”——而我，也在這個過程中找到了屬于自己的位置。

說實話，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，許多人已經開始討論它的下一個階段：Agent元年。人類對AI的挖掘愈發(fā)深入，從單純的工具使用到賦能業(yè)務、優(yōu)化流程，再到變革產業(yè)。而我，也在24到25的這個檔口，做出了我職業(yè)生涯中的關鍵決策，我選擇裸辭 all in AI這個領域！

回望：設計-轉崗-AI訓練師

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

初入職場，成為大廠設計師

很幸運，憑借著不要臉+執(zhí)著在面試設計崗的時候遇到了貴人，海投簡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，引起了我當時設計主管的興趣。不過我一看JD要求：

具備3-5年B端設計經驗；

具備產品化思維，必要時需補位產品；

需撰寫產品需求文檔，并熟悉 AI工具（SD、MJ等）；

大致的JD 崗位要求是這個樣子，也記不太清了。不過“需要3-5年工作經驗”這一條都給我勸退了。但是眼看招聘方對我如此感興趣，我也是認真對待，積極爭取。

終于在我的毛遂自薦下，爭取到面試的機會……（這里忍不住說一下，各位正在找工作的同學，一定不要怕展現(xiàn)自身優(yōu)勢?。?！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)了一個文件，讓我大概了解下他們目前在做的項目，我直接逐頁解讀并且整理成文檔，而我也清楚這是一個AI的項目，不管三七二十一，我就把我對AI模型/工具的使用和理解也寫進去了。在凌晨 3點左右給招聘方發(fā)過去，招聘方非常滿意，甚至沒有面試，只是簡單打了個電話，就讓我去公司報道了。

就這樣，我被破格招進去了，23年12月1日，開始了我的大廠設計之旅。

項目叫停，面臨被裁風險下的自救

一開始從0到1搭建AI一站式服務平臺，目的是業(yè)務賦能。但受集團財務壓力影響，24年整體設計類資金預算基礎在去年基礎上打了8折，但其實設計需求數(shù)量并沒有減少，并且在24年1-4月，設計計件費用還上漲了18%，算下來預算撐不到年底，會出現(xiàn)較大資金缺口，可能導致設計資源開天窗?？紤]業(yè)務經營壓力，計件類需求還是得正常支持，但又得考慮實實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件類設計成本，規(guī)避下半年資金缺口過大讓設計資源為0的業(yè)務經營風險。

到后面平臺所承載的不再是單純的一條線，這也意味著在 AI&業(yè)務 的探索上勢必會受到資源影響。到后面資源已經跟不上了，再加上內部競爭非常激烈，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)務平臺……

那作為all in 在這個項目的我，當時是被明確告知要調到其他業(yè)務線或裁員。其實當時已經準備作品集了，準備找下家了哈哈哈，但后來因為這個項目的大多功能都是需要算法團隊的支持，我和算法同學都比較熟，在某一次交談中聊到了模型訓練這塊的底層訓練和數(shù)據(jù)標注，我非常感興趣。我就開始虛心請教，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（算法團隊大本營）出差，給我培訓下相關的大模型生成技術。

自此，在這個檔口，我也去報了系統(tǒng)課，私下瘋狂補模型訓練相關的知識，在算法訓練模型時，我也會主動請纓參與模型規(guī)則制定、數(shù)據(jù)試標和質檢。

也許是看我確實對模型訓練非常感興趣，算法的leader 主動幫我申請調到算法團隊，自此成為一名不倫不類的AI訓練師！為什么說不倫不類呢，因為正常的AI訓練師可能是偏執(zhí)行（標注）；也可能是偏管理（規(guī)則制定、組織試標）；又或許是偏評估（數(shù)據(jù)質檢、bad case分析）。而我三個都沾邊的同時，更多的卻是構造原料。尤其是多模態(tài)模型的訓練，針對于圖片/模板/卡片 這樣的數(shù)據(jù)，我需要進行創(chuàng)作或者微調。

職能的交織使我疲憊，決定裸辭

多模態(tài)數(shù)據(jù)的構造，不是簡單地借助AI工具批量生成就可以了。每個模板中的元素都是有明確的設計規(guī)范的，如果數(shù)據(jù)不合規(guī)，即便再好看，業(yè)務也是不會讓上的！這個相信干過設計的都可以共情吧??！有時候好不容易想出來一個方案，主管說不夠創(chuàng)新，要具備多樣性；而業(yè)務說不合規(guī)，不符合展位規(guī)范。所以這個度，是很難把控的，一般具體的展位，都是由相對業(yè)務的設計師去維護的。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練，得到的結果只會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。這個時候就需要我出場了，去和業(yè)務設計師溝通，并且拿到相應展位的規(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計，而也確確實實是在模型訓練階段中必要的一環(huán)。但我就開始迷茫了，我究竟是設計還是AI訓練師？而我如果確實是想往模型訓練這個方向去深耕的話，我會覺得我目前在做的事情完全在浪費時間，所以我選擇停下腳步歇歇，在手頭上的項目基本交付后，也就是春節(jié)來臨的前一周我選擇裸辭。

裸辭：我選擇深耕模型訓練

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，我干過產品、干過設計，最后也干了AI算法訓練師。雖說被腌了一身大廠味，曾經折磨我的“耦合”“顆粒度”和“勾兌”，現(xiàn)在也變得張口就說。但說句實話，學會了很多，不單單是技術層面的，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，一個人在杭州。我花了幾天時間放空，也想明白了我究竟對什么感興趣，并且想做什么。

我整理了一下關于模型訓練的項目和知識，選擇躬身入局。并且我覺得我以往的設計經驗也并不完全就作廢掉了。

設計師價值

設計師具備優(yōu)秀的視覺表達、用戶體驗和創(chuàng)意能力，而AI訓練師則需要深度理解多模態(tài)數(shù)據(jù)、模型能力和業(yè)務需求。但設計轉模型訓練，會有很多先天優(yōu)勢的。

跨學科融合

設計師轉崗后，能夠借助設計技能賦能模型訓練前中后期的多個節(jié)點。例如可視化規(guī)則能夠顯著降低規(guī)則的理解成本，尤其在復雜的AI訓練、數(shù)據(jù)標注或模型優(yōu)化場景中。

自帶的高質量數(shù)據(jù)評估技能

設計師的細節(jié)敏感度和對結構化信息的理解，可以大幅提升數(shù)據(jù)標注的質量。例如，在圖像標注任務中，設計師更擅長識別細微差異，并有自己的評判思考和業(yè)務需求的契合敏感。

消化需求并快速響應

設計師會經常和業(yè)務運營對接，轉崗后可以更懂得如何承接業(yè)務需求。例如，一張圖片是否通過審核能上線，一般本來就是由業(yè)務設計師審核的，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可以高效減少技術與業(yè)務之間的溝通成本。畢竟，設計肯定懂設計，有的細節(jié)和合規(guī)點可以第一時間 Get 到。

所以，設計師轉崗成AI訓練師，最佳方向一定是多模態(tài)。如果正在干設計的你也開始迷茫，對現(xiàn)在正在做的工作感覺到力不從心，更甚之你已經決定轉行了，那我建議你去嘗試一下這個方向。

如果你是擔心學習成本太高，你學不會或者市場不穩(wěn)定，你進不去。那大可放心，我已經幫你探過路了，可以一試。

模型訓練市場反饋

裸辭，誰不慌??？萬一 gap幾個月，那我就得不償失了。所以我也不是愣頭青，我也會去看看目前市場上需要的是什么樣的人才，去探探市場。目前機會還是挺多的，尤其是年后機會更多，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。在相關招聘網站，DeepSeek拿出52個崗位招聘，平均月薪均在兩萬元以上，“深度學習研究員-AGI”一職月薪甚至達到了8萬—11萬元，14薪，如此算來，年薪百萬。

在招聘網站上可以看到，DeepSeek目前在北京、杭州兩地均有辦公地點，在團隊研發(fā)人員方面設置大量崗位，包括深度學習研究員、核心系統(tǒng)研發(fā)工程師以及客戶端工程師、資深ui設計師等，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，深度學習研究員-AGI月薪甚至達到了8萬—11萬元，且均為14薪。不僅如此，DeepSeek對于實習生也開出誘人薪資：AGI大模型實習生崗位的工資為500元/天—1000元/天，深度學習-AGI實習生500/天-510元/天。

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

清楚自己的市場價值

所以我不擔心市場問題，我只關注我的能力邊界。我也在春節(jié)這段時間投了很多簡歷，在年關之際，工作如此難找的時段，我依然可以拿到幾個不錯的offer。并不是我多優(yōu)秀，而是這行確實缺人，并且新行業(yè)沒有那么多既定的套路和分支，不像互聯(lián)網設計目前已經定的很清晰了，什么視覺、交互、產品設計等等…… 每個崗位職能都有相對的技能所需。但是AI訓練師目前并不是，一切都是新的，大家都是同一起點，所以只要你想學AI并且具備一定的自驅，是非常容易進入的。

憑借著經驗和背書，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offer都拒了，原因是我在看市場時投的都是北京上海。但我還是更想在杭州這邊發(fā)展，還有我確實想歇一段時間了……

下期我可以分享一下我的學習和面試技巧，給想要入局的朋友一些參考。

結語

從一開始對AI的好奇，到如今徹底改變職業(yè)路線，我經歷了很多，也反思了很多?；蛟S，AI就是那個能夠帶給我無限可能的領域，它不僅改變了世界，也改變了我的未來。而這一路走來，我的每一個決定，每一次轉變，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。