今天来聊个大家提得比较多的话题：如果你想转行做大模型，怎么选方向、避坑、快速入门？别眨眼，都是干货，尤其适合校招、社招、转行的小伙伴们。看完少踩坑，少加班，多拿offer！

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01 大模型行业有哪些“门道”？

你要是去招聘网站搜“大模型”，会发现岗位五花八门。其实归纳起来，基本分四大类：

1. 数据工程师：负责数据采集、清洗、ETL、数据处理流水线（pipeline）等。说白了，模型离了数据啥也不是，这活儿看着“体力”，其实很考验技术细节。
2. 平台工程师：主要做分布式训练、模型集群管理、工程基建。平台搭得好，模型训练效率高、资源利用率高，老板省钱，团队省心。
3. 算法工程师：负责模型的具体应用，比如搜索、推荐、对话机器人、AIGC等。把技术变成产品，做出用户能用、老板能吹的东西。
4. 部署工程师：关注推理加速、跨平台部署、端侧/嵌入式。让大模型不仅能“云端飞”，还能“地上跑”，甚至“手机端跳舞”。

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02 新手最容易掉进的坑

看到这几个方向，你是不是也想直奔第三类“算法工程师”，毕竟谁不想做最酷的“主角”？

但我要泼个小冷水：算法岗位其实很吃经验。你之前做过NLP、语音助手、对话机器人？那当然顺水推舟。如果没有相关基础，直接冲算法岗，很可能一头雾水。别以为大模型算法工程师天天就是调模型、调超参、搞预训练、finetune、SFT。实际上，这些工作只有极少数人能碰，绝大多数新人刚进去，都是在配环境、搭链路、清洗数据、写工具、做调研……等你这些“体力活”干顺溜了，才有机会碰点模型实验。表现特别出色的，才逐步接触核心业务。很多人干了几年，还在“边角料”徘徊。

所以啊，如果你是应届生、实习生、或者IT转型，建议不要一根筋冲算法岗。学历好可以去大厂实习，学历一般去中小厂积累经验，都是靠谱的路。

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03 数据岗，真香！

很多人觉得自己学了算法、机器学习，去做数据是不是“屈才”了？其实恰恰相反！数据岗才是大模型领域最容易上岸的“捷径”之一。

为啥？现在国内大模型看着多，真正能打的没几个。核心卡在两点：一是数据，二是工程。比如通用大模型训练，数据从哪来？怎么保证质量？怎么去重、过滤垃圾、构建评测集？这些全是技术活。垂直领域（金融、电商、法律、车企）更难，数据怎么采、数据不够怎么办、怎么造高质量微调数据？谁能搞定这些，模型效果直接提升一大截！

所以，数据工程师现在是香饽饽，尤其有经验的，市场稀缺。

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04 平台岗，稳得一批

再说平台岗。如果你喜欢工程、搞开发，平台工程师值得考虑。平台岗的目标就是让大模型跑得更快、训练得更好。

• 算力层面：分布式、并行、高性能计算，统统要会。
• 硬件层面：管理GPU/CPU集群，几百上千张卡的健康、利用率都靠你盯着。
• 平台层面：搞LLMOps，数据IO、模型训练、上线、监控一条龙，给业务团队造轮子，省他们重复劳动。

平台岗在大模型时代一直很稳，很多深度学习平台的老兵都在转型做这块。喜欢工程实现的同学，可以大胆入手。

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05 部署岗，技术“硬核”选手

部署工程师最近特别火，原因很简单——大模型部署太烧钱了！

模型大、延迟高、显存吃紧，老板天天催着“降本增效”。你要是能把推理效率提升一倍，老板直接给你竖大拇指：省钱就是赚钱！

部署岗主要分两块：

• 云端部署：做推理加速平台、定制化加速、推理引擎，专治高并发、低延迟。
• 端侧部署：在消费级GPU/NPU、边缘设备上部署大模型，让模型“落地生花”。

这个岗位对工程、系统、硬件都要有点“门道”，推理框架、缓存、显存优化、LLM结构、系统架构都得懂。新人直接上手有点难，建议先从平台岗练级，再转部署。

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06 避坑锦囊

• 千万别只盯着finetune、SFT、RLHF。系统性了解可以，别钻牛角尖。
• 想做应用岗，最好专注某个垂直领域（比如对话、问答、金融、医疗、教育），深耕一个场景才有竞争力。
• 多花心思在数据、pipeline、高质量训练/测试集的构建上，对数据敏感，未来一定用得上。
• 大模型不只有算法，工程岗同样重要。大厂拼的就是基建，牛逼的平台才是大模型产品成功的底气！

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最后，祝每个想入行大模型的朋友都能选对方向，走得顺利，offer拿到手软！

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