最近有朋友说，想转行ai赛道，做大模型之类的工作，不知道有哪些岗位。今天就来聊聊，AI大模型有哪些方向，新人怎么转行大模型赛道，让大家少走弯路，早日在AI领域如鱼得水！

其实，在招聘网站上搜搜 “大模型”，看看那些招聘要求，就能大概了解大模型工程师都有哪些方向了。主要分为下面这四类：

• 数据治理方向：大模型数据工程师，主要负责爬虫、数据清洗、ETL、Data Engine、Pipeline 这些工作。简单说，就是要把数据整理得妥妥当当，让模型能 “吃” 得好。

• 平台搭建方向：大模型平台工程师，负责分布式训练、大模型集群以及工程基建等。他们就像是大模型的 “建筑工人”，打造出能让模型高效运行的平台。

• 模型算法方向：大模型算法工程师，主要涉及搜、广、推、对话机器人、AIGC 这些领域。听起来是不是超酷，一听能做出很厉害的产品！

• 部署落地方向：大模型部署工程师，负责推理加速、跨平台、端智能、嵌入式这些工作。他们要确保模型能顺利在各种设备上运行起来。

下面分别对这四个方向的工作内容进行展开。

1、数据治理 —— 被轻视的宝藏领域

很多人可能觉得自己学了好多算法知识，再去做数据工作有点大材小用了。其实不然！对于很多转行大模型的同学来说，做数据可是更容易上岸的途径呢！

现在国外的大模型技术比国内领先不少，虽然国内有很多 “大模型”，但真正厉害的没几个。为啥呢？除了一些技术没突破，数据和工程技巧也很关键。

就拿数据来说，通用大模型训练的数据来源、采集、质量把控、有毒信息过滤、语言筛选与比例、去重和规范化处理，还有评测集构建，这些都是技术活，也是体力活。

在垂直领域，像金融、电商、法律、车企这些，数据构建更难了。业务数据从哪来？数据不够怎么办？怎么构建高质量微调数据？要是能把这些问题解决好，模型就成功一大半啦！所以现在有经验又有能力的数据工程师是比较稀缺的。

2、平台搭建——保障高性能计算

要是你以前是做工程的，或者对工程感兴趣，那大模型平台工程师这个方向很适合你。

这个方向其实就是为大模型业务服务的，打造大模型的基础设施，让模型训练得更好、跑得更快，有分布式计算、并行计算，总之就是保障高性能计算。

具体都做些啥呢？

• 硬件层面，要搞大模型训练集群，像 GPU 集群、CPU/GPU 混部集群，得管理好几百上千张卡，还要关注它们的利用率和健康状况。中小公司通常开发和运维都得干。

• 平台层面，要做 LLMOps，也就是 pipeline，把数据 IO、模型训练、预测、上线、监控都整合起来，跟着业务团队走，造些好用的工具，给业务团队省时间。

3、模型算法——传说中的算法工程师

好多小伙伴一看到大模型算法岗，可能立马就被吸引了，觉得能做出超厉害的产品，站在行业前沿。

但是，在 AI 这行，模型算法应用是很需要业务经验的。如果你本来就是做算法相关的，比如 NLP、语音助手或者对话机器人，那继续做这个方向的大模型算法工程师是合适的。

但如果你是 CS 方向的实习生、应届毕业生，或者其他 IT 行业转过来的，这不一定是最好的选择。

别以为大模型算法工程师就是调调模型、改改超参、做做预训练和 finetune 这些简单活儿。实际上，一个团队里干这些核心算法优化的没几个人，大部分新人进去都是先干些配环境、搭链路、清洗和分析数据、调研、写函数工具这些基础工作。

等这些干熟练了，才有可能跑些模型实验，表现好的同学才有机会接触线上业务。有些同学干了好几年，还在做些边角料的活儿，根本接触不到核心业务呢！

所以刚入行的小伙伴，如果学历背景好，可以去大公司实习争取转正；背景一般的话，去中小公司积累业务经验也是不错的。

4、部署落地——实现AI价值最后一公里

大模型部署主要有两个方向：云端部署和端侧部署。

• 云端部署，可以做推理加速平台，给特定模型做定制化加速，像 Qwen - 7b 的加速，也可以做大模型推理引擎，在高并发用户场景下，保证用户体验的同时优化延迟和吞吐量。

• 端侧部署，就是要在消费级 GPU/NPU 和边端设备上把模型部署好，还要让领域大模型小型化，实现工程落地。

这个岗位对工程、系统和硬件方面的能力都有要求，虽然现在有各种推理框架降低了点难度，但还是挺有挑战性的，不太建议新人直接做，可以先从平台方向入手，再慢慢转到部署方向。

最后，给新人的一些小建议

• 别光盯着 finetune、SFT、RLHF 这些，虽然系统学习是必要的，但不需要花太多精力哦。

• 想做应用方向的小伙伴，建议聚焦在某个垂直领域，比如对话机器人、问答系统，或者金融、医疗、教育这些方向，选一个具体场景好好做，做深做透。

• 一定要多关注数据，像 data pipeline，高质量训练 / 测试集的构建经验，还有对数据的敏感度，这些在未来工作中非常有用。

• 记住，大模型不只有算法，工程也很重要。大公司都在拼基建，好的平台对业务支撑作用可大了，是大模型产品成功的关键因素！

一、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！

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二、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。

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。

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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