本文是一份AI大模型领域的高薪职位招聘汇总，包含AI大模型架构师、性能优化专家、算法专家等多个职位，遍布全国主要城市，薪资普遍在80-300W。这些职位要求应聘者具备深厚的机器学习、深度学习理论基础，熟悉大模型架构和训练优化技术，并有相关项目经验。文章为AI从业者提供了清晰的职业发展路径和市场需求参考。
大模型/人工智能
大模型/人工智能
- AI大模型及应用专家**-**
城市：南京
薪资：80-200W
职责：
负责大模型的架构设计、训练与优化，如：视觉多模态大模型、大语言模型、安全大模型
学历&工作年限：本科10年/硕士5年/博士3年及以上，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。
要求：
深厚的机器学习、深度学习理论基础，熟悉Transformer等大模型架构
-AI智算专家（数据产品研发)-
城市：南京/深圳/北京/武汉/长沙
薪资：80-150w
职责：
研究与设计智算网络关键技术方案，包括但不限于流量控制、拥塞控制，端网协同、网络拓扑和协议
学历&工作年限：计算机、通信、电子工程或相关领域，硕士8年及以上/博士3年及以上
要求：大模型训练、推理基础网络知识储备，有实际的模型训练物理部署
- 智能机器人技术专家(灵巧手) -
城市：天津/南京
薪资：80-200W
职责：
负责机器人灵巧手技术方向的学术研究和前沿方向探索，前沿技术跟进，制定技术发展战略。
学历&工作年限：硕士及以上学历，8年以上相关经验；
要求：
主导过人形机器人、灵巧手或高自由度机械臂项目。
- AI性能架构师 -
城市：西安/上海/南京/深圳
薪资：100-200W
职责：
负责AIGC大模型异构GPU芯片的软硬件技术平台的设计和算子加速优化
学历&工作年限：本科10年、硕士8年
要求：
熟悉英伟达AI 套件全栈软件（熟悉各种加速库，含CUDA，NCCL，Tools，及各种调优，部署工具）
- AI大模型系统方案架构师-
城市：西安/上海/南京/深圳
薪资: 100-230w
职责：
作为公司异构算力平台全软件栈的主要架构师角色
学历&工作年限：本科10年、硕士8年
要求：
10年以上的GPU全软件堆栈架构设计、基于功能/领域的架构设计或软件路线图规划工作经验
- AI大模型性能优化架构师 -
城市：长沙/南京
薪资: 100-200W
职责：
负责智能算力IAAS产品的规划、GPU/DPU等异构计算网络架构设计、RDMA/vGPU等核心技术研发、智能IAAS算力网络整体方案交付
学历&工作年限：本科10年、硕士8年
要求：
熟悉华为昇腾/NVIDIA GPU或其它GPU千卡智算数据中心的规划与方案设计、熟悉大模型训练关键监控和运维等
**-**AI大模型高级开发工程师-
城市：长沙/南京
薪资：100-200W
职责:
负责智能算力IAAS产品的性能提升、负责DPU/GPU互连互通及云化应用研究。
学历&工作年限:本科10年、硕士8年
要求：
有华为昇腾或者英伟达开发和使用经验，有100张以上卡集群调优经验
- 大模型算力资深系统架构师（RISC-V)-
城市：上海
薪资：80-150W
职责：
负责RISC-V RVA23规范下的虚拟化/容器化技术规划、研究、开发，包括硬件虚拟化扩展的应用
学历&工作年限:本科10年、硕士8年
要求：
精通 ARM 或 x86 平台的虚拟化技术，如 KVM、qemu、cloud hypervisor等具备实际开发经验
- AI大模型算法资深专家**-**
城市：西安/上海/深圳
薪资：80-150W
职责：
负责大模型领域最新技术在落地应用的算法设计，可以是大模型的视频、图片和语言理解方向，自动驾驶方向等，明确模型训练和推理的计算细节
学历&工作年限：本科10年、硕士8年
要求：有国内大模型相关公司，包括底层算力平台，互联网，自动驾驶公司等
- 训练方案规划资深专家 -
城市：上海/南京
薪资：100-300W
职责： 负责训练的性能调优，高效的分布式训练等方向的方案设计和规划
学历&工作年限：本科10年、硕士8年
要求：
了解 Pytorch、tensorflow等主流的算法框架，对GPU / OpenCL /CUDA / OpenMP有了解
- AI大模型专家 -
城市：上海/南京/天津
薪资：100-300W
职责：负责NLP/CV/跨模态基础大模型研发，行业大模型知识注入、精调、推理等研发工作
学历&工作年限：本科10年、硕士8年
要求：熟悉Tensorflow、Pytorch等AI常用算法和框架，对神经网络关键算子有深入理解
- 机器人结构资深专家**-**
城市：深圳
薪资：80-200W
职责：主导人形机器人（躯干、四肢、手部、头部）的机械结构方案、结构拓扑设计与系统架构规划。
学历&工作年限：全日制硕士
要求：有从0到1打造机器人物理本体样机并成功实现动态行走/跑跳的项目经验者优先；
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
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零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
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