文章介绍了大模型领域的6个热门岗位，包括模型研发工程师、算法工程师、数据科学家等，详细说明了各岗位的职责、要求及适合人群。同时，文章提供了系统学习大模型的方法，包括从基础到进阶的学习路线图、视频教程、技术文档和面试题等资源，帮助读者掌握大模型知识和技能，抓住AI大模型的风口，提升职业竞争力。
一、大模型热门岗位
1. 模型研发工程师
模型研发工程师的核心任务是设计和开发新的深度学习模型架构。这包括但不限于研究最新的模型论文，理解并复现复杂的模型结构，以及在此基础上进行创新改进。此外，工程师还需要关注模型训练过程中的性能优化，确保模型在有限的计算资源下达到最佳效果。
岗位要求：
- 计算机科学或相关专业背景，本科以上学历；
- 精通Python编程，熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；
- 具备良好的数学基础，尤其是线性代数、概率论和微积分；
- 有较强的研究能力和创新精神，能够独立解决技术难题。
选择原因：对于那些对模型架构有深入理解，喜欢创新和设计的程序员来说，模型研发工程师是一个理想的岗位。它不仅能够让你在技术深度上有所突破，还能让你参与到前沿技术的研究与开发中。
应用领域：计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
适合人群：对算法设计有浓厚兴趣，具备一定研究能力的程序员。
2. 算法工程师
算法工程师的工作重点在于将理论算法转化为实际可用的解决方案。这包括算法的实现、调试、优化以及与实际业务场景的结合。算法工程师需要具备良好的问题分析能力，能够针对不同的业务需求选择合适的算法。
岗位要求：
- 掌握机器学习算法和统计学基础；
- 熟悉数据处理和分析工具，如Pandas、NumPy；
- 有良好的编程能力，能够高效实现算法。
选择原因：如果你喜欢解决具体问题，对算法应用有热情，那么算法工程师是一个不错的选择。这个岗位能够让你在实际项目中发挥算法的力量，创造实际价值。
应用领域：金融风控、广告投放、智能医疗、电商推荐等。
适合人群：具备扎实数学基础，善于数据分析的程序员。
3. 数据科学家
数据科学家使用大模型进行数据分析和预测，为决策提供科学依据。工作内容包括数据清洗、特征工程、模型训练、结果解释等。
岗位要求：
- 熟悉数据分析流程和机器学习算法；
- 具备良好的统计学知识；
- 能够使用数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn等。
选择原因：对于对数据分析感兴趣，想要结合模型进行深入分析的程序员来说，数据科学家是一个充满挑战和机遇的岗位。
应用领域：市场分析、用户行为分析、商业智能等。
适合人群：具备数据分析背景，对数据敏感的程序员。
4. AI产品经理
AI产品经理负责定义和推动AI产品的开发，包括市场调研、产品规划、需求管理、项目协调等。
岗位要求：
- 了解AI技术和市场趋势；
- 具备产品管理经验，能够跨部门沟通和协调；
- 有商业洞察力和用户同理心。
选择原因：适合希望从技术转向管理，同时保持与AI技术紧密联系的程序员。
应用领域：所有需要AI技术驱动的产品和服务。
适合人群：具备技术背景，同时具备良好沟通和项目管理能力的程序员。
5. 机器学习工程师
机器学习工程师负责构建和维护机器学习系统，包括设计实验、实现算法、训练模型、优化模型以及将模型部署到生产环境中。他们还需要处理数据管道和监控模型的性能。
岗位要求：
- 熟悉机器学习流程和常见算法；
- 有实际项目经验，能够处理数据预处理和特征工程；
- 熟练使用机器学习框架和工具，如scikit-learn、XGBoost等；
- 了解模型部署和维护的相关技术。
选择原因：适合对机器学习全流程感兴趣，希望将算法转化为实际产品的程序员。
应用领域：自动驾驶、智能助手、物联网数据分析等。
适合人群：对机器学习有全面了解，具备系统思维和工程能力的程序员。
6. 深度学习工程师
深度学习工程师专注于深度神经网络的设计、训练和应用。他们通常处理更复杂的数据类型，如图像、视频和音频，并开发能够处理这些数据的先进模型。
岗位要求：
- 精通深度学习理论和实践，包括CNN、RNN、GAN等；
- 有处理大规模数据集的经验；
- 熟练使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch；
- 了解GPU加速和模型优化技巧。
选择原因：适合对深度学习技术有浓厚兴趣，希望在这个领域深入发展的程序员。
应用领域： 计算机视觉、语音识别、游戏AI、自动驾驶等。
适合人群：对神经网络有深入理解，喜欢解决复杂数学问题的程序员。
（当然，还有一些其他的热门岗位，感兴趣的朋友也可以自己去招聘网站上看看）
转行大模型领域，可以根据自己的兴趣、技能和职业规划选择合适的岗位。每个岗位都会面临不同的挑战和机遇，关键在于不断学习和实践，以适应这个快速变化的技术领域。
如何系统的学习大模型 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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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.大模型 AI 学习和面试资料
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
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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。
