随着人工智能浪潮席卷全球，大模型技术已从实验室走向产业落地，成为驱动各行业变革的核心力量。这一趋势催生出大量高薪岗位，吸引着职场人跨界涌入、应届生争相报考。但面对招聘网站上“大模型研发”“算法专家”“AI产品经理”等五花八门的职位名称，不少人直呼“看不懂”，更不知如何匹配自身能力。别着急！本文将用通俗语言拆解大模型领域的主流岗位，结合最新行业案例和能力要求，帮你理清职业方向，找到适合自己的“入场券”。

一、技术基石：搭建大模型“骨架”的研发岗

如果把大模型比作一座大厦，研发岗就是负责设计图纸、搭建框架的“建筑师”，是技术落地的核心力量。

大模型研发工程师

大模型研发工程师是全流程技术的“掌舵人”，从模型方案设计到最终上线运维，每一步都需要深度参与。例如在智慧城市项目中，他们要设计能处理交通数据、解读政务诉求的大模型架构，开发实时路况预测、政策智能问答等功能，还得通过用户反馈迭代模型——比如优化“老年人社保咨询”的语义理解精度，让模型更贴合实际需求。

这个岗位不仅需要掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，还要熟悉数据清洗、知识图谱构建等基础能力，近年来更要求掌握LoRA（低秩适应）、QLoRA（量化低秩适应）等高效微调技术，能在有限算力下实现模型性能提升。

招聘要求：

• 学历：计算机科学与技术、数学、统计学等相关专业本科及以上，头部企业优先硕士学历；
• 技能：熟练使用Python编程，扎实掌握机器学习、深度学习理论（如Transformer架构原理），有完整大模型开发或优化项目经验者优先；
• 软能力：具备复杂问题拆解能力，能将政务、金融等业务需求转化为技术方案，团队协作意识强。

机器学习平台研发工程师

如果说大模型研发工程师是“造模型”，那机器学习平台研发工程师就是“造工厂”——他们负责搭建支撑模型开发的底层平台，让研发效率翻倍。比如开发自动化训练平台，支持工程师一键提交训练任务、实时监控算力使用；或是整合开源大模型（如Llama 3、Qwen），封装成可直接调用的API，供业务团队快速试用。

这个岗位更偏向工程落地，需要平衡技术前沿性和平台稳定性。例如在电商企业中，他们要设计支持“商品推荐模型”“智能客服模型”的统一训练框架，同时保障大促期间平台的算力调度效率，避免出现模型训练卡顿。

招聘要求：

• 学历：计算机相关专业本科及以上；
• 技能：熟悉Linux系统操作，掌握C++/Python混合编程，深入理解分布式计算原理（如Spark、Kubernetes），有云计算或机器学习平台开发经验；
• 软能力：对技术落地敏感，能快速响应研发团队需求，具备一定的技术攻坚能力。

二、技术核心：优化大模型“大脑”的算法岗

如果说研发岗是“搭框架”，算法岗就是“填智慧”——通过优化算法让模型更聪明、更高效，是解决复杂技术难题的关键。

大模型算法专家

大模型算法专家是行业内的“技术标杆”，不仅要解决实际业务中的算法瓶颈，还要推动技术创新。例如在智能电销场景中，他们会优化大语言模型的对话逻辑，让机器客服能根据客户语气调整沟通策略（如对犹豫的客户增加产品优势讲解）；或是研究“模型压缩算法”，把原本需要GPU运行的大模型，优化到能在手机端轻量化部署。

这类岗位往往要求深厚的学术功底，很多从业者会在NeurIPS、ICML等顶会发表论文，同时具备将学术成果转化为产品的能力。比如某团队提出的“动态注意力机制”，既在顶会获奖，又成功应用于智能翻译模型，提升了小语种翻译准确率。

招聘要求：

• 学历：计算机、数学等相关专业博士优先，硕士需5年以上机器学习研发经验；
• 技能：精通Transformer、Diffusion、RAG（检索增强生成）等前沿算法，有大模型效率优化或多模态模型研发案例；
• 软能力：具备学术洞察力，能快速跟进行业技术趋势，有团队技术指导经验者更佳。

算法工程师

算法工程师是“技术落地的执行者”，擅长把抽象的算法转化为可落地的解决方案。比如在金融风控场景中，他们会设计“用户信用评分算法”，通过分析用户消费记录、还款数据，预测逾期风险；在电商场景中，优化“商品推荐算法”，让“喜欢运动的用户”更精准地看到跑鞋、运动服。

和算法专家相比，这个岗位更侧重“解决具体问题”，不需要顶尖学术能力，但要求对业务场景敏感。例如在生鲜电商中，算法工程师需要考虑“商品保质期”“配送时效”等因素，优化库存预测算法，减少损耗。

招聘要求：

• 学历：计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上；
• 技能：熟练掌握线性代数、概率论等数学基础，精通Python和Scikit-learn、XGBoost等机器学习库，有算法落地项目经验；
• 软能力：逻辑思维清晰，能快速理解业务需求，具备一定的代码调试和性能优化能力。

三、数据支撑：挖掘大模型“燃料”的数据岗

大模型的性能依赖数据质量，数据岗就像“宝藏猎人”，从海量数据中提取有价值的信息，为模型提供“燃料”。

数据科学家

数据科学家是“数据与业务的连接者”，不仅要处理数据，还要通过数据驱动决策。比如在互联网企业中，他们会分析用户行为数据（如点击、停留时长），挖掘“高留存用户”的特征，为产品团队提供优化建议（如增加“个性化推荐”功能）；在零售企业中，通过分析销售数据、天气数据，预测未来一周的商品销量，指导门店备货。

和传统数据分析师相比，数据科学家更擅长用大模型解决复杂问题。例如某连锁餐饮企业的 data scientist，利用时序大模型分析“节假日、外卖平台补贴、天气”等多维度数据，将销量预测准确率提升至92%，大幅减少了食材浪费。

招聘要求：

• 学历：统计学、数据科学、计算机等相关专业硕士及以上；
• 技能：熟练使用Python/R进行数据分析，精通SQL数据查询，掌握特征工程、模型评估方法，有大模型数据分析或预测项目经验；
• 软能力：具备业务洞察力，能将数据结论转化为可执行的策略，沟通能力强（需向业务团队解释分析结果）。

四、落地关键：衔接技术与市场的产品岗

技术再好，没有产品落地就是“空中楼阁”，产品岗是推动大模型从“实验室”走向“市场”的核心协调者。

AI 产品经理

AI产品经理是“技术与市场的桥梁”，既要懂技术边界，又要懂用户需求。比如在智能音箱项目中，他们需要调研用户痛点（如“老人不会操作复杂功能”），确定产品核心功能（如“语音控制家电”“一键呼叫子女”），再协调算法、研发团队落地；上线后还要跟踪用户反馈，比如优化“方言识别”功能，提升产品易用性。

和传统产品经理相比，AI产品经理需要更深入理解技术——比如知道“大模型的上下文窗口有限，无法处理超长文本”，从而在设计“文档智能解析”功能时，合理拆分需求。

招聘要求：

• 学历：本科及以上，计算机、市场营销、心理学等专业优先；
• 技能：有2年以上产品经理经验，了解机器学习、大模型基本原理（如模型训练周期、微调成本），有AI产品（如智能客服、AI绘画工具）经验者优先；
• 软能力：具备需求分析和项目管理能力，能协调跨部门团队（研发、算法、运营），对用户体验敏感。

五、专项领域：深耕深度学习的技术岗

深度学习是大模型的核心技术之一，这类岗位专注于特定技术方向，是处理复杂数据的“专家”。

深度学习工程师

深度学习工程师擅长用深度神经网络处理图像、语音、视频等非结构化数据，是多模态大模型的核心开发者。比如在自动驾驶领域，他们开发“道路识别模型”，通过分析摄像头拍摄的画面，识别行人、红绿灯、障碍物；在智能医疗领域，设计“医学影像分析模型”，从CT影像中定位肿瘤位置。

这个岗位需要对特定模型架构有深入研究，比如精通CNN（卷积神经网络）处理图像、RNN（循环神经网络）处理时序数据、GAN（生成对抗网络）生成逼真图像。同时，还需要掌握GPU加速技术（如CUDA编程），让模型在保证精度的同时，运行更快。

招聘要求：

• 学历：计算机、电子信息、自动化等相关专业本科及以上；
• 技能：熟练使用Python和TensorFlow/PyTorch，深入理解CNN、RNN、Transformer等模型原理，有图像识别、语音处理等项目经验；
• 软能力：具备技术钻研精神，能快速跟进深度学习领域的新模型、新方法，有代码优化和性能调优经验。

六、行业细分：大模型+垂直领域的特色岗位

随着大模型向各行业渗透，“大模型+垂直领域”的复合型岗位逐渐成为热门，这类岗位既需要技术能力，又需要行业知识。

医疗大模型研发专员

医疗大模型的核心价值是辅助医生提升效率，研发专员需要同时懂“大模型技术”和“医学知识”。比如开发“电子病历分析模型”，能自动从医生手写的病历中提取关键信息（如病史、用药记录），生成结构化报告；或是设计“疾病预测模型”，通过分析患者的体检数据（如血压、血糖、基因信息），预测未来患糖尿病、高血压的风险。

由于医疗数据的敏感性，这类岗位对“医学伦理”要求极高，需要确保数据合规使用，模型结果可解释（比如能说明“为什么预测患者有肺癌风险”）。

招聘要求：

• 学历：医学信息工程、生物医学工程、计算机等相关专业本科及以上，医学+计算机交叉背景优先；
• 技能：熟悉医疗数据格式（如DICOM影像格式、HL7病历标准），掌握深度学习框架，有医学图像处理或自然语言处理项目经验；
• 软能力：具备医学伦理意识，严谨细致，能与医生、药师等医疗从业者有效沟通。

教育大模型内容设计师

教育大模型的核心是“个性化学习”，内容设计师需要将“教育规律”与“大模型技术”结合。比如针对小学生设计“AI数学辅导工具”，能根据学生的错题（如“鸡兔同笼问题总出错”），生成定制化练习题，并通过动画讲解解题思路；针对考研学生，开发“知识点梳理模型”，能根据历年真题，提炼高频考点，生成复习计划。

这个岗位不仅需要懂教育，还要会用大模型优化内容——比如通过分析学生的答题数据，调整题目难度，避免“太简单没效果”或“太难打击信心”。

招聘要求：

• 学历：教育学、教育技术学、计算机等相关专业本科及以上；
• 技能：熟悉K12或高等教育的课程体系，了解大模型内容生成逻辑，有课程设计或教育产品开发经验；
• 软能力：具备创新思维，能设计出有趣、易懂的学习内容，对学生学习心理有一定理解。

金融大模型风险评估师

金融行业对“风险控制”要求极高，风险评估师需要用大模型提升风险识别精度。比如开发“企业信贷风险模型”，通过分析企业的财务报表、纳税记录、供应链数据，预测企业是否会违约；或是设计“市场风险模型”，通过分析股票、债券的历史数据和宏观经济指标（如利率、通胀率），预测市场波动，为投资决策提供参考。

这类岗位需要熟悉金融业务规则（如巴塞尔协议对风险资本的要求），同时确保模型的“可解释性”——监管机构要求金融机构能说明“风险评分的计算逻辑”，不能依赖“黑箱模型”。

招聘要求：

• 学历：金融学、金融工程、数学、计算机等相关专业本科及以上；
• 技能：熟悉金融市场（如信贷、证券、保险），精通数据分析和机器学习算法，有金融风险建模或量化分析经验；
• 软能力：具备风险意识，严谨细致，了解金融监管政策（如银保监会的风险管控要求）。

智能客服大模型优化师

智能客服是大模型落地最成熟的场景之一，优化师的核心目标是让客服“更懂用户、更贴心”。比如优化“语义理解模型”，让客服能识别用户的“隐含需求”——比如用户说“最近快递一直没到”，模型能自动关联订单号，查询物流状态，而不是机械回复“请提供订单号”；或是设计“情感识别功能”，当用户语气愤怒时，自动转人工客服，并同步历史对话，减少用户重复表述。

这个岗位需要频繁和用户反馈打交道，比如整理“用户投诉最多的问题”（如“退款到账慢”），针对性优化模型回答逻辑，提升用户满意度。

招聘要求：

• 学历：计算机、语言学、传播学等相关专业本科及以上；
• 技能：熟悉自然语言处理技术（如意图识别、实体抽取），掌握大模型微调方法，有智能客服或问答系统优化经验；
• 软能力：具备用户思维，善于从反馈中发现问题，沟通能力强（需协调算法团队落地优化方案）。

总结：如何选择适合自己的大模型岗位？

大模型领域的岗位没有“优劣之分”，只有“匹配与否”。如果你擅长编程和技术攻坚，研发、算法、深度学习岗可能更适合；如果你喜欢从数据中找规律，数据科学家是不错的选择；如果你擅长协调资源、连接技术与市场，AI产品经理更有优势；如果你有特定行业背景（如医疗、教育、金融），垂直领域的特色岗位能让你发挥“复合型优势”。

无论选择哪个方向，“持续学习”都是核心——大模型技术迭代快，只有保持对新技术的敏感度，不断补充知识（如学习最新的模型架构、优化算法），才能在这个赛道上长期发展。期待你找到适合自己的岗位，成为大模型时代的“弄潮儿”！

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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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