这个东西完全不需要培训班，如果你是科班出身的话，要是大学成绩还不错，高级系统架构师完全几个月就能搞得定，别多花冤枉钱

分享下我去年 11 月的高级系统架构师，一边大小周一边周末准备了 3 个月.过了
9 月份开始正式准备，大概 6 个周末高强度学习。个人估算 40h 沉浸式学习+10h 真题模拟和论文准备。
1. 用软考通刷选择题，刷到每次模拟确保通过。
2. 几块钱海鲜市场买到 2024 年最新的希赛资料和讲义，没看视频和教材，只看每章节的重点总结，不懂的问大模型豆包老师。背不下来的跟豆包老师实时语音通话让她考考我。
3. github 上搜索最新的各大教育机构的软考资料，还有案例论文真题模拟。
4. 论文准备了 4 个选题，ABSD ，ATAM ，云原生，微服务。用同一个项目一招鲜，对照历年优秀论文，提前练习了 4 个选题的论文（打字太慢，直接口述语音转文字练习的论文再修改。

还有高并发下的推理调度策略等等，所涉及的工程技术非常多，我只是举个例子。也许现在你们做的 agent 或者还在小公司，觉得杀鸡焉用牛刀。但是多提前储备，跳槽到大公司会非常有用。

总结一下：
学历好：从基础技术出发，直接走训练或推理框架。
学历普通：从 agent 出发，向推理优化学习。如后训练微调技术，推理时长背景的语义压缩，kv cache 技术，etc 。之后一定是大模型的应用时代，如何推理得更便宜，更快, 一定是 agent 和应用工程师应该学习的东西

@jiangbingo 可以看下我最新的一条，如果是普通学历做 agent ，可以往推理技术靠靠

@BlAO 其实做 agent 也可以努力往推理靠靠,如何做到推理更快，需要的内存更少也是技术活，因为这个就需要你主动学习类似 kvcache 之类的技术，一点一点往大模型推理浸透，这样也属于加强了个人技术壁垒和业务深度，跟普通做做 agent 有本质区别。

@BlAO 其他方向说实话今年开始要求也非常高了，除了要求对应的基础架构非常专业，也需要对 LLM 有了解。但是还是比核心算法的要求没有那么逆天，不过至少都要 985 本了，top2 本博也很常见

@richarddingcn 框架基本不用想了，现在只有清北博士级别和妖孽硕士的才能进。其他的就按照正常的基础架构+LLM 知识学习找点实习吧

@richarddingcn 不止算子了，infra 包括高端的并行训练框架，算子优化，还有一系列分布式稳定性框架，LLM 故障检测和处理，LLM 存储 hdfs 优化和网络 NCCL 啥的，一大堆

或者自己写写 ai agent 以后找 agent 工作

@jiangbingo 外企大厂该不会是 ms 吧哈哈，如果是的话那就是前同事了。我觉得你可以学习一下大模型的原理，比如 transformer 和 attention 之类的，甚至包括一些推理的框架基本知识 kv cache 之类的，如果对训练感兴趣的话可以看看并行训练的基本框架，不过会比较困难。

@jiangbingo 是的，我赞同你的观点。所以新时代多往 AI 和大模型靠靠，是能够延长的，甚至还有机会远程。个人经验也是如此。自从我入了 LLM infra ，至少前景和钱景上都得到了爆炸式提升

转大模型 infra ，不过现在这个光景很难了。两年前我后端直接转大模型训练 infra 。现在已经杀得一片红海，同组算是国内最顶尖的大模型 infra 团队，进来的全是清北上交的博士，cmu 的也比比皆是。
但是现在如果实在想转，可以看看大模型相关的存储网络等等基础架构相关的，甚至 GPU 和大模型相关的 k8s 团队也行。应该能吃到一些涨幅溢价，只不过都是大厂了。

写代码的话，个人感觉提效 40%吧。
看代码的话，提效 5 倍（ cursor ），至少我用来看强化学习和一些大模型训练的框架的时候，这种代码其实挺晦涩难懂的，尤其是各种维度张量的拼接转换，是真的牛逼。其中的语义给你娓娓道来。

程序员技术英语的话，我自己有在做 b 站频道，专门给英语讲简单算法题并且归纳总结技术单词的，https://www.bilibili.com/video/BV11h4y1P7Yp/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=1b467c44a301cea703059eb872a93c8d 可以随便看看。虽然最近跳字节了，但还是想坚持做下去

每期更新的 coding 技术面试相关的词组。
https://github.com/ranley123/English-for-Technical-Interviews

@zmxnv123 你是说 mock interview 吗，可以啊，等我多做几期类似的视频，大家有了先验的一些单词，然后再做个 mock 应用下这些单词，应该能更好帮助大家记单词。