程序员入行AI大模型应用开发必须学算法吗？

答案是不一定！以DeepSeek、Qwq等为代表的大模型已经开源，算法不再是唯一的门槛。那么，大模型应用开发的企业招聘情况如何呢？事实上，大部分企业只有20%的岗位是算法岗，而80%的岗位是AI应用开发岗。大模型的开源意味着AI时代更需要的是基于大模型的新生产力工具，而非纯粹的算法研究。

接下来，我们具体聊聊大模型工程师招聘的两个主要方向：工程落地方向和算法方向。针对不同的方向，学习路线也有所不同。

AI大模型开发—算法方向

算法方向学习线路

在算法方向上，除了掌握上图涉及的技术点外，还需要额外学习一些高级算法和模型优化技术。这个方向适合对理论研究感兴趣、愿意深入探索模型底层原理的程序员

**AI大模型开发—**工程落地方向

工程落地方向学习技术线路

而在工程落地方面，我们真正需要掌握的核心技术只有4块：

• Agent（智能体）
• RAG（检索增强生成）
• 微调（Fine-tuning）
• 提示词工程（Prompt Engineering）

这4大技术点并没有你想象的那么难，它们更注重实际应用和工程化能力。接下来，我们将重点介绍这些内容，帮助你快速上手大模型应用开发。

通过以上分析，你可以清晰地看到，大模型应用开发的核心并不局限于算法，而是更注重如何将大模型落地到实际场景中。无论你是选择算法方向还是工程方向，都能在AI大模型领域找到自己的发展空间

AI大模型学习和面试资源

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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