2025年，大模型开发岗位需求激增超过200%，而顶尖AI人才供需比仅为0.17——平均6个岗位争夺1个人才。

“我刚转型大模型应用开发工程师不到半年，薪资就比之前做传统后端开发涨了40%。”一位从Java后端成功转型的工程师在技术论坛上分享道。

这样的事例在2025年的就业市场已不罕见。猎聘数据显示，今年一季度AI相关职位同比增加321.7%，投递该领域的人才数量同比增长946.84%。目前最紧缺的大模型算法岗位，人才供需比仅为0.17，大概相当于6个岗位争夺1个人才。

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一、 市场现状，大模型人才争夺白热化

2025年，AI大模型开发岗位已成为就业市场最炙手可热的领域，薪资水平也随之一路飙升。

根据各大招聘平台2025年最新数据分析显示，“大模型开发工程师”、“NLP算法工程师”、“AI大模型优化专家”等相关职位，过去一年增长超200%。

企业为抢占技术制高点，不惜重金招聘。例如，宇树科技AI算法工程师月薪最高达7万元，海亮集团AI算法测试工程师月薪2万至5万。

高薪不仅仅局限于资深工程师，就连应届生也成为了企业争抢的对象。从上海交大硕士毕业后，出生于2000年的赵宏在今年入职腾讯，担任AI算法工程师，24岁毕业时年薪就达到50万元。

这种高薪现象背后是严重的人才供需失衡。翰德（Hudson）发布的《2025人才趋势报告》显示，AI人才供需比仅为0.5，这意味着每两个AI岗位仅能匹配到一位合适候选人。而行业前20%的顶尖AI人才在跳槽时薪资涨幅可达30%-50%。

从地域分布来看，大模型开发岗位需求高度集中在一线和强二线城市，如北京、上海、深圳、杭州、广州、南京等。中小城市和传统制造业区域，目前对大模型人才的吸纳能力仍较弱。

二、 角色界定，大模型开发岗位全景图

大模型开发并非单一的职能岗位，而是一个涵盖多种技术方向的综合体。从当前市场需求来看，主要分为以下几个方向：

模型预训练与算法优化工程师负责大模型底层算法的迭代与预训练框架构建，需要掌握深度学习框架，具备分布式训练经验。这一岗位年薪可达60-100万以上，通常要求研究生或博士背景。

微调与模型落地工程师则负责在通用大模型上进行指令微调、LoRA参数高效微调，熟悉HuggingFace生态、PEFT库、Prompt工程，能将模型与业务场景结合。他们是理论模型与实际应用之间的桥梁。

大模型工具链工程师主要掌握LangChain、LLamaIndex、FastAPI等工具，能够快速构建AI Agent、对话机器人、RAG应用。他们负责将模型能力封装成可用的产品或服务，是大模型落地的重要推动者。

此外，还有AI大模型产品经理/技术运营等岗位，负责定义AI功能，组织Prompt调优，分析模型输出质量。这些岗位不一定要求深度技术，但要懂业务、会使用大模型工具，是技术与业务之间的翻译官。

三、 技能图谱，大模型开发工程师的核心竞争力

要成为一名合格的大模型开发工程师，需要构建起全方位的技术能力。从企业招聘要求来看，主要技能需求包括：

编程与框架技能是基础要求。熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架及分布式训练技术是标配。同时，需要深入理解Transformer架构，具备BERT、GPT、LLaMA、DeepSeek等模型的调优经验。

大模型开发工具链的掌握也至关重要。需要熟悉LangChain、LlamaIndex等LLM开发框架，了解RAG（检索增强生成）技术栈。有模型服务化经验（如FastAPI、Docker、Kubernetes部署）同样不可或缺。

在微调技术方面，需要掌握Prompt优化、LoRA/P-Tuning等参数高效微调方法。至少1个LLM落地项目经验是许多企业关注的重点，这体现了市场对实战能力的重视。

对于更高级别的岗位，还需要有AI Agent开发框架（AutoGen、Semantic Kernel等）经验，以及大模型安全对齐或模型评估经验。

此外，业务理解能力和跨学科知识也变得越来越重要。精通AI技术且深谙行业需求的跨学科专家，尤其是拥有5-15年经验的专家，成为市场的核心争夺对象。

四、 转型路径，传统后端如何拥抱大模型

面对大模型开发的热潮，许多传统后端开发人员希望转型，却苦于不知从何入手。其实，转型并非遥不可及，只要有科学的学习路径和实战练习。

构建项目经验组合是最有效的入行方式。哪怕是非名校出身、转行的开发者，如果能在简历中展示微调了一个LLaMA模型，并发布了网页demo，或基于LangChain构建了一个问答系统，有GitHub项目，文档规范清晰，入行门槛就会大大降低。

掌握行业常用技术栈是关键。PyTorch或Transformers框架、Hugging Face + PEFT微调、LangChain、Gradio、Streamlit工具、FastAPI部署能力、各类Prompt调试能力——这些技能被认为是大模型“必备开发素养”，掌握越多，面试通过率越高。

参与开源或社区项目也能为简历增色不少。加入开源项目（如BELLE、ChatGLM-Tuning、FastChat等），在技术社区写过调优经验文章，发布模型至HuggingFace或开源数据集平台——这些都会在招聘中加分。

对于技术背景一般的开发者，可以从应用岗位切入。不是每个人都要从模型算法研发做起。如果技术一般，但擅长业务、能结合AI能力开发功能型产品，也可以从AI应用开发工程师、AI产品经理、RAG场景系统集成工程师等“开发+业务型”岗位切入，反而比算法岗竞争压力小、薪资也不低。

五、 未来展望，大模型岗位的长期趋势

大模型开发岗位的崛起并非短期现象，而是技术发展和产业转型的必然结果。从长远来看，这一领域呈现出几个明显趋势：

AI与行业的深度融合将催生更多“AI+行业”的复合型人才需求。智源研究院预测，2025年多模态大模型将进一步融入科学研究，赋能生物医学、材料发现等领域。同时，具身智能（如人形机器人）将进入量产阶段，推动AI从数字世界向物理世界延伸。

技术迭代加速要求从业者保持持续学习的心态。工具库更新频繁，PEFT、LoRA、QLoRA、MoE等不断迭代，每月都有新模型、新范式推出（如MoE、SFT、RAG、Agent）。这种快速变化的环境既是挑战，也为乐于学习的技术人员创造了更多机会。

人机协作模式正在重塑软件开发流程。市场调查机构Gartner于去年10月发表报告称，到2027年，生成式AI将在软件工程和运维领域催生新的工作岗位，80%的工程师将需要进行技能提升。Gartner高级首席分析师Philip Walsh表示：“人类的创造力、批判性思维以及对复杂系统的深刻理解，仍是AI难以复制的独特优势。”

六、 理性看待，AI不是万能药

尽管大模型开发岗位前景广阔，但也需要一些理性思考。

高薪主要局限于核心技术骨干，医者AI创始人刘呈表示：“国内做基座类模型的人才90%都出自清华，真正会调模型、训练模型的甚至不超过200个人。”

由于行业本身的人才储备有限，加上大模型的突然火爆，创业公司要招到最优秀的技术人才，需要在核心实验室里“锁定”相关资源。

赵宏坦言：“真正有价值的AI岗位数量并不多。大模型的核心代码主要是靠少数大神。很多公司提供的AI岗位，都是在安装运行开源代码，调整参数，有很多重复劳动。”

和动辄十万人的互联网大厂相比，AI独角兽的员工数量普遍仅有几百人。

**资本市场上，投资人对AI公司的态度也趋于理性。**刘呈辉告诉记者，现在的投资环境更加严峻，“水温”发生了明显变化，投资人看项目愈发谨慎，在考察项目时不仅看增长空间和未来价值，对短期的收入也有了更高的要求。

应用层的公司必须实现稳定的收入，这意味着公司必须真正为客户创造价值。

随着“人工智能+”政策的持续赋能，大模型应用开发师的前景一片光明。人力资源和社会保障部近期发布了17个新职业，其中包括与AI密切相关的“生成式人工智能系统应用员”，并在该职业下增设了“测试员”工种。

技术的迭代从未停止，但抓住当下的红利，乘着大模型的东风，或许是这个时代给予开发者们最好的礼物。

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