【随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，企业也亟待推进数字化转型相关工作，数据作为生产要素，也越来越引起企业内部的重视，数据相关岗位也日益丰富多样。以下是数据行业的六大相关岗位，每个岗位都有其独特的职责和要求，相信总有一个适合你。

2025年中国人工智能行业应用全景报告摘要：阿里云研究院联合央视发布《赢在AI+》研究报告，提出人工智能"654"体系框架，包括6大技术趋势、5类新场景和4维产业评估。报告基于1500份问卷和专家访谈，系统梳理AI技术发展现状与应用案例。配套提供大模型学习资源包，含7阶段学习路线、300集视频教程、200本电子书及面试题库，覆盖从提示词工程到行业落地的全栈技能。完整报告可通过C

如何高效地微调和部署大型语言模型（LLM）？什么是LLaMA-Factory？LLaMA-Factory，全称Large Language Model Factory，即大型语言模型工厂。它支持多种预训练模型和微调算法，提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对_预训练的模型进行定制化的训练和调整_，以适应特定的应用场景，如_智能客服、语音识别、机器翻译_等。

《2024大模型典型示范应用案例集》精选了99个优秀案例，涵盖行业赋能、智能应用和生态服务三大类，涉及新型工业化、能源、医疗、政务等多个重要场景，以及天文、农业、化学等科学领域。案例集还展示了智能数据标注、大模型评测等创新平台。随着大模型技术的快速发展，相关岗位需求激增，初级工程师平均薪资达28K，但企业普遍面临“能用模型不会调优”的痛点。掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%。

大模型AI岗位需求激增，2025年国内缺口达47万，初级工程师平均月薪28K。报告指出，掌握AI工具可提升47%生产效率，带来34%薪资溢价。学习路径分为四个阶段：10天基础应用、30天高阶开发、30天模型训练、20天商业落地，90天可实现从入门到项目实战。内容包括提示词工程、RAG系统、智能体开发等核心技能，并提供大厂案例库、提示词模板等资源包。强调AI时代竞争优势属于早期掌握技术者，学习者完成

Dify是一款开源AI应用开发平台，通过可视化工作流实现低代码AI应用构建。其核心功能包括：1）拖拽式工作流编排，支持多模型调用和外部系统集成；2）企业级AI基础设施，提供模型网关、知识库管理和安全合规支持；3）持续优化体系，实现AI应用的快速迭代。典型应用场景包括企业知识库问答机器人和电商订单处理系统，可将开发周期从数周缩短至数天。Dify降低了AI开发门槛，但仍存在定制算法、高并发等场景的局限

2025大模型时代：程序员如何应对颠覆性变革？ 摘要：大模型正引发生产力革命，GitHub Copilot已实现40%代码AI生成，开发效率大幅提升。技术需求剧变，掌握Llama微调、Prompt工程等技能的程序员薪资比同行高40%-60%。新岗位如AI工程师、智能体开发涌现，而拒绝AI的中级工程师面临淘汰风险。学习路径包括大模型系统设计、提示词工程、平台开发等七个阶段，涵盖从理论到落地的全栈能力

多模态AI研究正迎来爆发式发展，本文系统梳理了7大前沿方向：多模态大模型、预训练、生成、感知、推理、高效学习和可解释性，并针对每个方向精选了代表性论文与源码资源。同时指出大模型人才市场缺口达47万，初级工程师平均薪资28K，建议通过4阶段90天的系统学习路径（提示词工程→RAG系统→智能体开发→模型训练）快速掌握核心技能。资料包含大厂落地案例、提示词模板库等实战资源，帮助学习者高效进入AI领域。

AI智能体是基于大模型构建的软件系统，能自主完成特定任务。文章详细介绍了智能体的分类、工作流设计、常见类型及四大设计模式(Reflection、Tool Use、Planning、Multi-agent)。相比直接使用大模型，智能体专注特定任务且效果更优。开发智能体需考虑成本、可靠性等因素，可采用LangChain等框架构建，并通过"LLM as a Judge"等方法评估效果。智能体被视为202

《智能体技术发展与应用研究报告》由中国信通院发布，涵盖智能体技术概述、关键突破、产业落地、现存问题及发展建议五大维度。报告通过系统梳理技术演进与行业应用案例，揭示智能体在电商、物流、健康等领域的实践成果，同时指出当前技术瓶颈与生态建设挑战。随附56页完整版报告及价值2万元的大模型学习资源包，包含7阶段学习路线、300+视频课程、行业报告、面试题库等，助力从业者掌握智能体开发全栈技能。学习资料可通过