近两年来，大模型技术如同一场“行业风暴”，彻底打破了传统技术领域的边界——无论是深耕后端开发的Java/C++工程师、专注用户界面的前端开发者，还是钻研数据挖掘的数据分析师、搭建系统骨架的架构师，几乎所有技术赛道的从业者，都开始主动或被动地向大模型领域靠拢，“跨界卷AI”已然成为技术圈的常态。

伴随这股热潮而来的，是无数人心中的迷茫与追问。后台每天都会收到大量类似的提问：“现在挤入AI行业还来得及吗？就业竞争是不是已经白热化了？”“如果想入行，该选哪个技术方向才能踩准风口，避免白费力气？”

（大模型招聘情况）

为了给大家一个更客观、更有依据的答案，我带着“打破砂锅问到底”的态度，花了近一个月时间，系统收集了近期AI领域的招聘信息（JD）。这些信息来源覆盖了主流招聘平台（BOSS直聘、智联招聘）、互联网大厂官网（腾讯、字节跳动、华为）以及AI垂直领域头部企业（商汤、旷视、科大讯飞），最终筛选出上百份与大模型、AI Agent直接相关的岗位描述，通过梳理分析，总结出了当前AI行业的岗位需求特点与趋势。

（岗位情况）

一、五大核心岗位类型：需求差异显著，方向各有侧重

通过对JD的拆解，当前AI领域的核心岗位可分为五大类，每类岗位的职责、要求与适配人群都有明显区别，大家可根据自身背景对号入座：

1. 算法研究类：“高精尖”领域的“技术灯塔”

这类岗位是AI技术的“源头创新者”，主要集中在大厂的AI研究院、垂直AI公司的核心实验室，比如科大讯飞正在招聘的NLP、语音、视觉、AIGC、工业AI等多方向AI研究算法工程师，商汤的智能驾驶感知静态模型算法专家、多模态大模型研究员，以及字节跳动的大模型智能体研究员。

其核心工作是探索前沿技术方向，比如优化大模型的训练效率、突破多模态融合的技术瓶颈、研发更高效的推理算法等，对技术深度和创新能力要求极高。从招聘要求来看，这类岗位普遍要求硕士及以上学历，博士优先，若有顶会论文（如NeurIPS、ICML、CVPR等）或核心算法专利，会成为重要加分项，更适合有学术背景或深度算法研究经验的从业者。

2. AI工程/开发类：“技术落地”的“主力军”

如果说算法研究类岗位是“造轮子”，那AI工程/开发类岗位就是“用轮子造车”——这类岗位是目前AI行业需求最大的“刚需型”岗位，负责将算法模型转化为可落地的产品，同时优化系统性能、保障服务稳定。

从JD来看，腾讯的AI工程架构师、AI数据工程师、AI Agent后台开发工程师，美团的大模型应用后端工程师，字节跳动的AI后端开发工程师，商汤的C++软件工程师（智能座舱方向）等，都属于这类岗位。其核心要求集中在“工程能力”：必须熟练掌握Python（AI开发必备语言），部分岗位还要求掌握C++/Java/Go等后端开发语言；需要具备系统设计能力，能搭建高并发的AI服务架构；同时要熟悉TensorFlow、PyTorch等AI框架，以及Redis、Kafka等中间件的使用，适合有后端开发、系统架构或数据工程经验的技术人转型。

3. AI产品/解决方案类：“技术与业务”的“连接器”

随着AI技术从“实验室”走向“产业端”，懂技术、懂业务、懂用户的“复合型人才”变得越来越重要，AI产品/解决方案类岗位应运而生。这类岗位的核心职责是打通“技术”与“业务”的壁垒——既要能理解大模型的技术边界，又要能挖掘行业客户的真实需求，最终设计出符合场景的AI产品，并推动项目落地。

比如珍岛集团的AI智能体解决方案专家，需要为企业客户设计基于AI Agent的营销自动化方案；浩鲸科技的智能体解决方案经理，要对接运营商客户的AI转型需求；雷度网络、华为云计算的AI产品经理，需负责AI平台或工具的产品规划；字节跳动的AI智能体商业化产品运营，则要推动AI Agent产品的商业化落地。这类岗位不要求深度编码能力，但需要具备“技术理解力”“需求分析能力”和“项目推动能力”，适合有产品经理、解决方案顾问或行业销售经验，且对AI技术感兴趣的从业者。

4. Agent专项人才：“AI新热点”的“先行者”

在这次收集的JD中，“AI智能体（Agent）”是出现频率最高的关键词之一——越来越多公司开始专门设立Agent相关岗位，这也预示着“构建能自主完成复杂任务的AI Agent”已成为行业新热点。

比如华为的AI智能体专家，负责研发面向企业场景的通用智能体框架；创昱达信息的AI智能体工程师，需开发能适配垂直行业的Agent应用；蚂蚁集团的PaaS智能体平台研发专家，要搭建支持多场景的Agent开发平台，AI搜索智能体算法工程师则专注于优化智能体的信息检索与决策能力；嘉兴千易的AI智能体开发岗位，还特别要求熟悉Coze等低代码平台的工作流搭建。这类岗位属于“新兴赛道”，目前人才供给较少，竞争相对较小，适合对AI Agent技术感兴趣、愿意探索新领域的从业者，有对话系统、机器人流程自动化（RPA）经验的人会更有优势。

5. AI基础设施/运维类：“大模型运行”的“保障队”

大模型的训练和推理需要强大的算力支撑，而AI基础设施/运维类岗位就是这一“算力底座”的“守护者”——负责保障AI集群的稳定运行，优化计算、存储、网络资源的利用效率，是AI技术持续运转的“幕后英雄”。

从招聘信息来看，旷视的AI平台（K8s）SRE运维工程师，需负责基于K8s的AI集群运维；商汤的云原生容器平台架构师，要设计支持大模型训练的云原生架构，底层网络架构师则需优化AI集群的网络传输效率；腾讯的AI大模型SRE工程师，要保障大模型推理服务的高可用。这类岗位要求熟悉K8s、Docker等容器技术，掌握Linux系统运维、网络配置、存储管理等技能，适合有云原生运维、IDC运维或大数据集群管理经验的从业者，需求稳定且不易被替代。

二、岗位需求背后的行业趋势：从“追技术”到“重落地”

通过对这批JD的整体分析，我们能清晰看到AI行业的发展逻辑正在发生变化：虽然算法研究和模型优化类岗位依然重要（尤其是头部公司和研究机构，仍在持续投入基础研究），但应用层开发的需求已明显更旺盛——大量岗位不再追求“从零开发大模型”，而是聚焦于“如何利用现有的大模型（如GPT、文心一言、通义千问等），结合具体业务场景（如金融、医疗、教育、工业等），开发出能解决实际问题的应用或AI Agent”。

这一趋势背后，其实是AI行业从“技术驱动”向“价值驱动”的转变：前两年，行业更关注“能不能做出大模型”“模型的参数有多大”；而现在，大家更关注“AI技术能带来什么商业价值”“能不能帮企业降本增效”“能不能解决用户的痛点问题”。这种转变，既是技术发展到一定阶段的必然结果（从“实验室技术”走向“产业应用”），也为更多普通技术人提供了入行机会——不需要深入研究算法，只要具备工程开发能力或行业经验，就能参与到AI应用的落地中。

对于想进入AI行业的人来说，与其盲目追逐“算法研究”的热点，不如结合自身背景，选择更贴近应用层的方向（如AI工程开发、AI解决方案、Agent开发等）——这些方向不仅需求大、门槛更友好，也能更直接地参与到AI技术的商业化落地中，在实践中积累核心竞争力。

五、如何系统的学习大模型 AI ？

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。

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01.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！

02.大模型 AI 学习和面试资料

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：
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✔️ 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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