AI应用师玩转智能算法，互联网营销师深耕流量赛道，直播招聘师搭建高效就业桥梁，村BA记录者定格乡土体育激情，新农人用数字技术赋能乡村振兴……如今，越来越多年轻人跳出传统职业框架，在数字化浪潮中找到了独具特色的职业发展方向。网友们纷纷感慨：“现在的年轻人，真的在上一种很新的班！”这一现象也得到了共青团中央的关注，相关内容收获了2823个点赞，成为当下就业趋势的生动注脚。

1、人工智能训练师需求旺盛

在AI产业高速发展的当下，人工智能训练师成为了支撑技术落地的关键角色，目前该职业的核心工作集中在数据标注领域。随着AI技术在各行业的渗透加速，市场对数据标注的需求呈爆发式增长，这一职业也吸引了大量来自不同行业的跨界求职者，他们带着多元的职业经验，为AI数据处理注入了新活力。

深圳一家AI训练师培训机构的负责人介绍，人工智能训练师的标注工作并非单一维度，而是细分为文本标注、图像标注、语音标注等多个方向。比如文本标注需要对海量文字信息进行分类、情感判断，为AI理解人类语言奠定基础；图像标注则要精准识别图片中的物体、场景，助力计算机视觉技术的应用；语音标注则需处理不同口音、场景下的语音数据，让AI具备更精准的语音识别能力。

为了满足各地企业的需求，该机构的培训业务近年来从北京逐步拓展到深圳、杭州、成都等AI产业聚集城市，但即便如此，人才供给依然难以跟上市场需求的步伐。“我们每期培训的学员，简历刚上传到招聘平台，就会被企业争相联系，很多人甚至没毕业就拿到了录用通知。”负责人无奈又自豪地说，这种“一才难求”的局面，也从侧面反映出人工智能训练师职业的火热程度。

那么，人工智能训练师究竟如何开展工作？随着专业领域大模型的快速发展，又对他们提出了哪些新要求？在广东深圳南山的一家专注于客服类大模型研发的科技公司里，人工智能训练师黄培慧和同事们的日常工作，或许能给出答案。他们每天都会对大模型的交互效果进行反复演练，通过模拟真实客服场景，检验大模型的回答准确性和合理性。

“大模型能精准回应顾客的提问，背后是大量前期数据准备的支撑。”黄培慧解释道，他们需要从海量的客服对话记录中，筛选出1000多条相似的顾客问句，这些问句就是AI学习的“语料”，而筛选、分类、标注这些语料的过程，就是训练师的核心工作。如今，除了面向公众的通用客服大模型，医疗、金融、教育等专业领域的AI大模型也在快速发展，这要求训练师不仅要掌握数据标注技能，还需了解特定行业的知识，让标注的数据更贴合专业场景需求。

2、模型算法研究员,让大模型更好用

从ChatGPT引发全球关注，到DeepSeek等国产大模型崭露头角，人工智能大模型的“聪明才智”让人们惊叹不已。而在这些技术成果的背后，大模型算法研究员群体扮演着核心推手的角色。随着教育、医疗、金融等垂直领域大模型加速落地，他们正成为驱动各行业智能化升级的关键力量，成为职场中炙手可热的“香饽饽”。

作为生成式人工智能技术浪潮中崛起的新兴高端岗位，大模型算法研究员的工作围绕大规模AI模型的研发、优化与应用展开，对从业者的技术能力和行业认知提出了极高要求。他们既要熟练掌握深度学习、自然语言处理、计算机视觉等硬核技术，能够驾驭亿万级别的海量数据洪流，通过算法优化让模型更“聪明”；又要深入了解教育、医疗等具体行业的痛点需求，比如在医疗领域，需要知道医生诊断时的核心诉求，在教育领域要清楚学生的学习难点，才能让AI技术真正解决实际问题。

简单来说，大模型算法研究员就像是AI领域的“技术厨师”，用算法作为“调料”，以数据作为“食材”，为人工智能模型“提纯”“配方”，让实验室里的技术成果转化为可落地的实用工具。例如，在教育垂类大模型研发中，他们通过算法优化，让模型能够根据学生的学习数据精准推送个性化学习内容；在会议大模型领域，他们则致力于提升模型的语音转写准确率和实时翻译能力，助力高效沟通。

随着千行百业纷纷布局垂类大模型研发，大模型算法研究员的人才缺口持续扩大，成为各企业和机构争夺的重点。“不只是我们公司在招，整个行业都在抢人，不少企业为了吸引顶尖人才，开出了年薪超百万的待遇。”某AI行业公司的首席技术官透露，目前该公司的大模型算法团队正全力支持教育、会议等垂类大模型的快速迭代，同时还在探索工业、农业等新领域的AI应用，急需更多具备跨学科能力的算法人才加入。

行业观察人士指出，随着各领域垂类大模型的不断涌现，大模型算法研究员的角色也在悄然转变——从单纯的技术实施者，逐渐成长为推动行业革新的关键力量。他们搭建的不仅是一个个AI模型，更是连接技术创新与产业升级的桥梁，未来将在更多领域发挥重要作用，引领各行业进入智能化发展的新阶段。

3、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 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

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 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
• …

第三阶段（30天）：模型训练

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。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 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
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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