AI全岗位详细了解，为求职助力！！！

【AI就业全景图摘要】AI领域主要分为技术研发、工程落地、产品应用和支持保障四大方向。核心岗位包括：算法类（机器学习/CV/NLP等工程师，负责模型开发）、工程类（部署/MlOps工程师，推动模型落地）、产品类（AI产品经理/解决方案架构师，衔接技术与需求）及支持类（数据标注/伦理治理等，确保AI合规运行）。不同岗位对技能要求各异，从算法研究到工程实现，从产品设计到行业应用，形成完整AI产业链，为

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qq_58286779 · 2025-08-14 09:58:17 发布

🎯 AI就业全景图（新人友好版）

1️⃣ 主流AI技术方向一句话速懂
• 机器学习：让电脑用“经验”自动改进决策。
• 深度学习：用多层“大脑网络”自动提取复杂特征。
• 计算机视觉：让电脑看懂图片、视频里的内容。
• 自然语言处理（NLP）：让电脑读懂并生成人类语言。
• 语音识别：把声音转成文字。
• 强化学习：让电脑像打游戏一样“试错”学最优策略。
• 机器人：把AI装进实体机器里，让它能动手动脚。
• 知识图谱：把世界知识整理成“超级关系网”。
• 大模型/AIGC：用超大网络“一通百通”地写作、画图、编程。
• AI基础设施：提供算力、芯片、框架，让上面所有技术跑得更快更省。

2️⃣ AI岗位全景图（按职能拆解）

A. 研发/算法类——“造轮子的人”

岗位	每天干什么	必须会什么	产出价值	门槛/背景	常合作对象
机器学习工程师	选算法、调模型、跑实验	Python、scikit-learn、调参经验	预测更准确、成本更低	本科理工+项目/竞赛	数据团队、工程团队
计算机视觉工程师	让摄像头识别人脸、商品	OpenCV、PyTorch、CNN网络	自动质检、刷脸支付	有图像项目经验优先	产品经理、硬件工程师
NLP工程师	做智能客服、文本审核	Transformer、BERT/LLM、分词工具	机器读懂文本、自动生成文案	语言学或CS背景均可	运营、标注团队
强化学习工程师	训练AI打游戏、做交易	RL算法、仿真环境、奖励设计	策略更优、节省成本	研究型岗位，硕士起	业务策略团队
大模型算法工程师	训练/微调百亿级模型	分布式训练、LoRA、Prompt工程	生成质量高、推理快	顶会/顶刊加分	部署工程师、产品经理

B. 工程/落地类——“把轮子装上汽车的人”

岗位	每天干什么	必须会什么	产出价值	门槛/背景	常合作对象
AI软件工程师	把模型封装成可调用的服务	Python/Go、Docker、RESTful	模型上线稳定	有后端经验即可转	前端、测试
深度学习部署工程师	模型压缩、云端/边缘部署	TensorRT、Docker、K8s、CUDA	推理快、省流量	熟悉Linux、云厂商	算法、运维
MLOps工程师	自动化训练-测试-上线流程	CI/CD、Airflow、模型监控	模型可持续迭代	DevOps经验+AI基础	所有算法团队
AI系统架构师	设计整体AI技术栈	分布式系统、GPU调度、成本优化	支撑亿级调用	5年以上经验	CTO、业务负责人
大数据工程师	清洗、管理海量训练数据	Spark、Flink、Hive、Kafka	数据准、快、全	计算机相关专业	数据标注、算法

C. 产品/应用类——“决定做什么轮子的人”

岗位	每天干什么	必须会什么	产出价值	门槛/背景	常合作对象
AI产品经理	写需求、定指标、跟项目	市场洞察、原型工具、懂算法边界	好用的AI功能面世	应届生/转岗均可	研发、设计、运营
解决方案架构师（售前）	给客户讲方案、做Demo	PPT、行业场景、技术原理白话化	拿下订单	有技术背景+口才	销售、交付团队
AI应用专家/行业顾问	把AI技术翻译成行业语言	行业知识+AI落地案例	行业效率提升	行业老兵转型最香	客户+研发团队

D. 支持/交叉类——“让轮子更安全、更合规的人”

岗位	每天干什么	必须会什么	产出价值	门槛/背景	常合作对象
数据科学家	分析业务数据、提出模型假设	SQL、统计学、Python	让决策有数据依据	数学/统计背景	业务方、算法
数据标注工程师/经理	设计标注规则、质检标注数据	标注工具、流程管理	高质量训练数据	细心即可，培训上岗	算法团队
AI测试工程师	给模型“找茬”：功能、性能、安全	自动化测试、对抗样本	模型可靠上线	测试经验+AI常识	研发、运维
AI伦理治理专家	审计算法公平性、隐私合规	法律/伦理+AI基础	避免公关危机	法学/社会学+培训	法务、PR、研发
AI技术支持	帮客户调通API、答疑	编程基础、沟通技巧	客户满意度↑	计算机应届生	客户、研发

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