java程序员转行可以干什么、java程序员转c 收藏 0

Java开发转行适合做什么

俗话说：开发三年一个坎，曾经有一段时间我也深深感到迷茫，我大学是计算机科学与技术专业的，毕业来到北京找工作，当时北京的公司对刚毕业没工作经验的小白已经开始没有那么友好了，好多公司都不愿意要没有工作经验的，愿意培养的都是哪些工资更便宜的实习生，因为他们转正后的工资也比刚毕业找工作的要低很多，互联网公司进不去，大点的公司也不愿意要，所以只能找创业公司或者薪资要求上更低一些。

总算是找到了一家能接受自己的公司，然后通过几年自己加班学习，第一个到公司，最后一个离开公司，周末假期自己学习，总算在这个行业有了一份稳定的工作，知识也在不断的累积，但是两年过后，到了第三年，觉得自己也有了一些本领，在这个公司做的工作也都是重复性的，因为这个公司本来就是创业公司，也不会有很大的业务量跟技术的更新迭代，所以对个人成长来说还是有局限性的，于是鼓足勇气去投简历，去面试，打算找一份更好的工作。

但是，找了将近一个月工作后，发现得到的回复要么就是没有大厂的工作经验，所以大厂是进不去的，要么就是最新的技术会得太少，即便知道理论，但是要求实际工作当中必须用到这些技术，因为会提问你一些实操中遇到的麻烦，是如何解决的，这些东西如果不是实际工作中遇到过是没有办法回答出来的，之前的公司太小，能用到的技术有限。

到处碰壁，于是就有了转行的想法，其实软件都是相通的，真正技术出身的领导肯定是什么工作都接触过的，比如之前做过开发，后来做过售前、产品、测试、运维、销售、客户成功、项目经理、运营等等，能做上管理的领导，肯定不是单一的只做过其中的一项，肯定是在几年的时间里，做过其中的几项工作，所以如果你不是真正的想做技术架构师，一心只想搞技术，那你可以试试这些岗位，因为他们肯定会让你对软件，对互联网有不同层面的认识，会刷新你的认知观，让你对这个行业有更深的认识。

当然，我是从开发转到了实施岗位，开发通俗点说就是写代码，实施就是给开发提需求，我们在做开发的时候，写什么代码实现什么样的需求，一般都是产品或者实施来告诉我们，然后我们去系统里实现这些需求，然后让测试去测试，没问题了我们就算完成任务了，所以说开发转实施是最好转的，而且懂开发的实施也是很吃香的，因为需求他可以跟客户去谈，然后让开发去写代码时，需要的开发人天他也可以掌握，因为之前就做过开发嘛，肯定知道一个需求大概需要多少开发人天，开发完成之后，他也可以自己去系统测试，测试好了就可以上线，让客户去使用。

开发转实施，要求的是你对项目的把控，需求调研，蓝图设计，实施人天，开发人天，项目工作量，上线培训，产品手册，实施转运维，只要把这些工作做好，尽量不让项目延期，做到客户满意，那么你就会是一个好的实施。

一些公司还是很愿意招一些开发来做实施的，大家如果也遇到了转行的困扰，不妨可以去投递简历试一试，相信会有不少公司会跟你沟通的。

全球的Java工作者的工作，被AI取代的工作会有哪些？

全球Java工作者的工作中，可能被AI取代的岗位主要包括以下几类：

1. 初级编程工作：生成式AI工具如ChatGPT和GitHub Copilot等可以快速生成代码，自动化入门级编程任务，例如简单的代码片段、数据结构操作等。
2. 后端开发中的某些组件：AI技术正在逐步取代一些后端开发中的自动化任务，例如Spring Boot/Spring Cloud生态系统的自动配置、MySQL管理、Redis分布式缓存、Kafka/RocketMQ消息中间件等。
3. 重复性较高的开发任务：AI在处理重复性高、逻辑简单的开发任务方面表现出色，例如前端开发中的UI组件库使用、HTML/JavaScript的自动化生成等。
4. 测试和运维：AI可以辅助进行代码质量保证、测试用例生成以及部分运维任务，减少人工参与。
5. 数据处理和分析：AI在数据分析和处理方面的能力越来越强，可以替代一些数据分析师的工作，例如数据清洗、特征提取和初步分析。

然而，尽管AI在某些领域表现出色，Java开发者仍然有其不可替代的优势。例如：

• 复杂系统设计和优化：AI难以完全替代需要深入理解和复杂决策的系统设计和优化工作。
• 创新和定制化开发：AI更适合执行标准化任务，而复杂的定制化需求仍需人类开发者来完成。
• 跨领域协作：软件开发不仅仅是技术问题，还涉及团队协作、需求沟通等，这些领域目前难以被AI完全取代。

未来，Java开发者需要不断提升自己的技能，学习如何与AI工具协作，以提高工作效率并适应新的工作模式。同时，AI的发展也催生了新的职业机会，例如AI工程师、数据科学家等，这些岗位对技术要求更高，但也提供了更多的发展空间。

AI在Java开发中的应用案例非常丰富，涵盖了从代码生成、代码优化、自然语言处理到机器学习等多个方面。以下是一些具体的案例和应用：

代码生成与优化：

智谱清言：这是一个基于人工智能的编程助手，能够理解自然语言需求并生成代码片段。在Java编程中，它能快速生成代码模板，审查代码并提供优化建议，如使用Java8流式API优化代码。

科大讯飞星火大模型：这个强大的自然语言处理模型能理解和生成复杂文本，包括编程语言。在Java编程中，它能生成API文档和接口代码，检测和修复代码错误，提高代码质量和开发速度。

通义千问：基于深度学习的编程助手，专注于代码注释生成和代码逻辑优化建议。它能自动生成规范代码注释，提高代码可读性，同时提供代码逻辑优化建议。

代码解bug与新技术学习：

代码解bug：AI可以识别并修复代码中的bug，如分布式锁和响应式编程中的bug，提供修复后的代码和原因解释。

AI助力新技术学习：AI能辅助学习新技术，如响应式编程，以及深入学习新技术框架的源码，如Flux。

机器学习与大数据处理：

Deeplearning4j：这是第一个为Java和Scala编写的商业级、开源、分布式深度学习库，支持深度学习算法的开发。

Apache Spark：通过其Java API处理大规模数据集，进行数据挖掘和分析。

OpenNLP和Stanford NLP：这些自然语言处理工具在Java中广泛应用于情感分析、文本摘要提取等任务。

计算机视觉与图像处理：

OpenCV的Java绑定：用于图像和视频分析，支持计算机视觉任务。

Spring AI与Spring Boot集成：

Spring AI Alibaba：基于阿里云最佳实践的实现，专注于将阿里云系列云产品的大模型接入应用。它支持多种生成式AI功能，如对话、文生图和文生语音等，通过标准化不同AI服务提供商的接口实现，简化开发与迁移工作。

Spring Boot与Spring AI结合：在游戏开发中，Spring Boot用于构建后端服务，处理玩家请求、管理游戏状态和实现语音交互。Spring AI处理语音输入，将其转换为文本命令，再由后端逻辑解析并执行游戏动作。

开源项目与工具：

Spring AI：提供统一接口，简化AI开发流程，开发者只需编写一次代码，通过调整配置文件参数即可无缝切换至不同后端AI服务提供商。

Deeplearning4j：支持深度学习研究和应用。

Smile：基于Java和Scala的机器学习库，为机器学习任务提供灵活的解决方案。

GdxAI：一个完全用Java编写的人工智能框架，专门用于使用libGDX进行游戏开发。

实际案例分析：

使用Deeplearning4j开发推荐系统：展示Java在机器学习领域的应用。

通过Apache Spark的Java API处理大规模数据集：进行数据挖掘和分析。

利用Java的自然语言处理库开发情感分析工具：展示Java在自然语言处理领域的应用。

提高Java开发者与AI工具协作的效率可以从多个方面入手，结合现有的证据，以下是一些具体的建议：

使用AI编程助手：

GitHub Copilot：这款工具由OpenAI和GitHub联合开发，能够根据代码上下文预测并生成代码片段，支持多种编程语言。它不仅能够自动完成代码，还能提供代码片段建议，显著提高开发效率。

通义灵码：阿里巴巴的这款AI编程助手支持Java、Python、Go等主流编程语言，能够理解代码上下文，精准预测和补全代码片段，并提供自动化重构功能。

利用IDE插件：

IntelliJ IDEA插件：IntelliJ IDEA内置了多种AI驱动的插件，如SonarLint、Tabnine AI Code Completion、Code with Me等，这些插件通过智能建议、实时代码完成功能和多开发者协作功能，帮助开发者更快、更智能地编写代码。

SpringAI：专为Java开发者设计的智能框架，提供了一系列简单易用的API和工具，使开发者能够轻松加载、训练和推理AI模型，从而降低开发门槛，提高开发效率。

自动化测试与调试：

自动化测试：使用AI工具生成和优化测试用例，提高代码质量和软件可靠性。例如，GitHub Copilot Java升级助手可以在升级过程中自动生成测试用例，确保代码质量。

智能调试：集成智能调试工具，自动分析代码中的错误并给出修复建议。例如，通义灵码内置了智能调试工具，能够自动分析代码中的错误并提供修复建议。

代码注释与文档生成：

代码注释：AI工具可以辅助生成和补充代码注释，提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。例如，通义灵码支持自动生成注释和文档，简化团队开发的沟通成本。

文档生成：使用AI工具自动生成API文档和用户手册，减少手动编写文档的时间和工作量。

团队协作与项目管理：

团队协作平台：使用如Teamlinker这样的新一代团队协作平台，集成了多种功能和模块，旨在提高团队协作效率。

持续集成与持续交付（CI/CD） ：使用JetBrains的TeamCity等工具搭建持续集成环境，确保代码质量并加快产品交付。

学习与探索：

掌握插件和AI工具：鼓励高级码农熟练掌握插件和AI工具，以实现更多实际学习和探索。例如，通过使用MyBatisCodeHelperPro、EasyCode-MybatisCodeHelper等插件，可以显著减少手写代码的工作量，节省开发时间。

面对AI取代的挑战，Java开发者可以通过以下几种方式提升自己的技能：

学习新技能：

数据分析和机器学习：随着AI技术的发展，许多传统的工作岗位不再适合人类从事。学习数据分析、机器学习等技能可以帮助Java开发者在AI领域找到更好的工作机会。

Python编程语言：Python因其简洁易读的语法和丰富的库框架，能极大提高开发效率。掌握Python编程语言对于转型至人工智能领域至关重要。

深入学习AI相关知识：

AI算法原理：了解AI算法的原理、模型的训练方法以及如何优化AI生成的代码。通过学习这些知识，开发者能够更好地理解AI工具的工作机制，从而更有效地使用它们，并能够对AI生成的代码进行优化和改进。

数学基础：数学知识是理解和应用AI算法的基础。Java开发者需要补充学习数学基础，以便更好地掌握AI算法。

掌握调试技巧和编程语言的高级特性：

调试技能：在面对AI无法解决的复杂问题时，开发者需要凭借自己扎实的调试技能，快速定位和解决问题。

高级编程特性：熟练掌握编程语言的高级特性，如Python的装饰器、元类，Java的反射机制等，可以让开发者编写更高效、更灵活的代码，弥补AI在某些复杂场景下的不足。

持续学习与技能提升：

参加培训课程：通过参加培训课程、阅读专业书籍、参与开源项目等方式，不断学习新技能、拓宽知识面。

关注行业动态和技术趋势：及时调整自己的职业规划和学习方向，以适应不断变化的市场需求。

转型至AI领域：

利用现有优势：Java开发者在编程基础、逻辑思维能力和大规模数据处理经验方面具有优势，这些技能在AI项目中同样适用。转型至人工智能领域是可行的。

学习大模型AI：学习大模型AI的四个阶段，从初阶应用到高阶应用、模型训练和商业闭环，旨在帮助个人掌握AI技能，提升职业竞争力。

使用专门的工具和框架：

LangChain4J和Spring AI：通过学习LangChain4J和Spring AI等工具，Java开发者将能够掌握在现有业务系统中集成AI，构建高效、智能的应用程序的技能。

Spring AI项目：Spring AI项目旨在帮助Java开发者解决集成AI功能的挑战，使他们能够快速响应市场变化，实验和部署新的AI功能。

AI在后端开发自动化任务中的最新进展主要体现在以下几个方面：

1. 自然语言处理（NLP） ：AI的NLP能力使后端开发人员能够处理和理解数据相关的自然语言查询。例如，基于AI的API可以解释自然语言请求以过滤和检索数据。
2. 安全措施：AI驱动的安全措施通过提供先进的威胁检测和预防，增强了后端在应对网络安全威胁方面的能力。
3. 个性化用户体验与推荐系统：AI分析用户行为和偏好，提供定制化的推荐，增强用户参与度。
4. 资源优化：AI的强化学习能够动态优化资源分配，确保高效资源利用。
5. 自动化性能测试：AI简化了后端开发中的性能测试流程，有助于在开发周期早期检测问题。
6. CI/CD流水线支持：AI通过自动化测试、部署和监控流程支持CI/CD流水线，促进了更快速和更可靠的软件交付。
7. 智能数据库管理：AI自动化例行的数据库任务，确保高效的性能和安全性。
8. 预测和适应工作负载：例如，Kubernetes利用机器学习预测应用程序所需的资源。
9. 代码生成与错误检测：AI助力工具擅长识别和纠正代码中的错误，如DeepCode使用机器学习算法分析代码并提出改进建议。
10. 自动化生成CRUD接口代码：AI可以自动生成API路由、控制器方法和基本逻辑，大大提高了开发效率。
11. 实时预警与自动修复：通过深度学习算法，AI可以对服务器日志和应用监控数据进行训练，实时预警可能出现的问题，并自动修复常见异常。
12. 全栈应用生成：AI技术如Claude MCP支持无代码生成SaaS应用，涵盖编码、命令执行、bug修复等日常工作。
13. 自动化桌面任务：Claude 3.5 Sonnet模型能够自主完成研究、回复邮件以及处理其他后台工作，通过新的“计算机使用”API与任何桌面应用程序交互。

针对复杂系统设计和优化，AI目前的能力限制主要体现在以下几个方面：

1. 理解和抽象能力：AI在理解和处理高度抽象和复杂逻辑方面存在局限。设计一款优秀的软件或操作系统，不仅需要深入理解用户需求，还需要综合考虑软件架构、性能优化、用户界面和体验等多方面因素，这些都是目前AI难以全面掌握的。
2. 创新能力：AI大模型主要基于已有数据进行学习，因此在创新性解决方案的生成上受到限制。尽管AI可以在某些领域提出新颖的解决方案，但在软件设计这样需要深度创新和跨界整合的任务上，AI的表现还远远不够。
3. 情境感知与决策：AI大模型缺乏对复杂情境的深度感知和适应能力。软件和操作系统的设计需要考虑到不同用户的需求、不同设备的兼容性等因素，这些决策需要基于丰富的实践经验和细致的情境分析，目前AI还难以做到。
4. 知识迁移与泛化：尽管AI在特定领域内可以展现出强大的能力，但其知识迁移和泛化能力依然有限。在软件和操作系统设计这类需要跨领域知识整合的任务上，AI的性能往往不如人类专家。
5. 和责任：设计和开发需考虑、隐私和安全，AI决策可能缺乏考量，出现问题时责任难以追究。
6. 上下文和领域知识：软件和操作系统设计需要编程技能、领域知识、用户需求理解、安全性考虑和架构设计能力，AI模型往往缺乏足够的上下文理解和领域专业知识。
7. 用户体验设计：设计涉及用户体验、界面设计和互动性，需要人类的创意、审美和对人类行为的深入理解，AI在这些方面尚不能与人类相媲美。
8. 抽象和泛化能力：高质量设计需要极强的抽象思维和泛化能力，处理不确定性、预见未来趋势和潜在问题，AI在处理新情况和泛化方面有限。
9. 数据依赖性：AI的训练依赖大量数据，对于缺乏足够训练数据的复杂任务，AI难以学习和执行。尽管AI在模式识别和自然语言处理方面表现出色，但在抽象思维和创新能力上仍落后于人类。
10. 技术知识整合：复杂的系统设计，如操作系统和大型软件平台，需要广泛的技术知识和理解组件间的交互，目前AI大模型难以达到这种复杂度。

尽管当前AI在处理复杂任务时面临诸多挑战，但随着技术的不断进步，特别是在自适应学习、跨任务知识迁移、情境感知等方面的突破，未来AI在设计复杂软件和操作系统方面的能力有望得到显著提升。

计算机专业毕业生不想从事代码编写，还可以选择哪些岗位

近些年伴随着互联网行业的快速发展，计算机相关专业的人才培养规模在不断扩大，专业划分也在不断细化，比如早期的计算机专业主要集中在计算机科学与技术、软件工程、计算机网络等专业，但是当前物联网、大数据、信息安全、人工智能等专业的热度也比较高，在工业互联网的推动下，这些新兴专业的就业前景也非常值得期待。

对于计算机相关专业的毕业生来说，在进行岗位选择时，如果不想从事代码编写类的工作，可以考虑以下几个方面的工作：

第一：运维类岗位。从IT（互联网）行业的技术岗位划分来看，在大的人才需求上，可以简单划分为两大类，一类是开发类岗位，另一类就是运维类岗位。相对于开发类岗位来说，运维类岗位对于从业者的代码编写能力要求并不高。运维类岗位虽然代码编写任务较少，但是运维类岗位的知识量却比较大，而且也比较杂，需要掌握网络、操作系统、数据库、安全等一系列知识。

第二：设计类岗位。设计类岗位对于代码的要求也不高，比如交互设计岗位和视觉设计岗位就是比较典型的代表，不少女生更喜欢设计类岗位。从岗位上升空间来看，设计类岗位未来可以走产品经理路线。目前一部分互联网公司往往会要求设计类岗位具有一定的前端开发能力，这在云计算时代会更普遍一些。

第三：运营类岗位。运营类岗位通常并不需要从业者具有代码编写能力，但是掌握一定的代码编写能力会提升运营人员的工作能力，比如数据分析能力对于运营人员的意义就比较大，而数据分析就离不开编程知识。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com