最近，AI 界的 “话题王” DeepSeek 又凭借大规模高薪招聘成功霸榜热搜。 打开招聘平台，深度学习研究员、核心系统研发工程师、大模型全栈开发工程师等一系列岗位映入眼帘，无论是正式岗还是实习岗，薪资待遇都好到让人尖叫！

图源：招聘软件截图

1、DeepSeek 高薪招聘引关注

先看看正式岗位，DeepSeek 大部分岗位起薪 3 万 +，其中大模型全栈工程师这个岗位，月薪 5 - 8 万元，算下来年薪最高能达到 112 万元，妥妥的 “薪资天花板”。再瞧瞧实习岗，AGI 大模型实习生每天能拿 500 - 1000 元，数据百晓生实习生日薪也有 500 - 550 元。如此诱人的薪资，让不少求职者心动不已。

图源：招聘软件截图

2、高薪资背后的高门槛

不过，高薪的背后，是高要求。

想拿下这些岗位，应聘者得精通深度学习，有创新研究能力，编程水平更是要过硬，熟练掌握各类编程语言。而且，最好在国际顶会或期刊发表过相关论文，有丰富的研究成果。就算是实习岗，也要求顶尖院校背景、扎实的编程能力和深度学习研究经验，要是有顶级会议论文或开源项目贡献经历，那更是 “加分项”。

DeepSeek 创始人梁文锋曾透露，团队成员大多是 Top 高校的应届毕业生、在校实习生以及毕业没几年的年轻人。这种 “高薪 + 高门槛” 的模式，恰恰反映出 AI 企业对高端技术人才的极度渴求。

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3、AI 行业就业形势一片大好

把目光放到整个 AI 行业，发展态势堪称 “一路狂飙”。

2024 年，AI 相关岗位需求持续火爆，在脉脉高聘发布的《2024 年度人才迁徙报告》 里，TOP20 新发热招岗位中，算法工程师、人工智能工程师等 5 个岗位都和 AI 紧密相关。各类开发岗位也不甘示弱，java、后端开发等同样位列热招前列。

图源：脉脉高聘

从人才供需情况来看，AI 领域多个关键岗位长期处于供不应求的状态。

过去 3 年，深度学习、机器学习、搜索算法等岗位的人才供需比都小于 1，这意味着企业求贤若渴，岗位空缺多，但合适的人才却很难招到。

图源：脉脉高聘

薪资方面，AI 岗位更是 “钱” 景无限。

2024 年 1 - 10 月，新发岗位平均月薪 TOP10 的技术岗位里，大模型相关岗位占了一半，数字前端工程师更是以 6.78 万元的平均月薪独占鳌头。在应届生就业市场，算法工程师等技术岗位备受青睐，人工智能相关岗位在高薪 TOP10 中占据 8 席，机器学习岗位以 47569 元的平均月薪领跑。

图源：脉脉高聘

4、AI 技术发展趋势

AI 技术作为当下科技领域的核心驱动力，正朝着多个方向迅猛发展，这些趋势也深刻影响着行业的人才需求和职业发展路径。

1、多模态融合深化

目前，AI 已经在文本、图像、音频等单模态处理上取得显著成果，但未来多模态融合将成为关键趋势。

比如，让机器能够同时理解和处理文本、图像与语音信息，实现更加自然、智能的交互，像智能客服不仅能理解文字咨询，还能通过语音识别和图像识别为用户提供更精准的服务。这一趋势要求 AI 人才具备跨领域的知识和技能，能够整合不同模态的数据和算法。

2、大模型持续进化

大语言模型已经展现出强大的能力，未来其性能将不断提升，参数量可能进一步增加，功能也会更加多样化。

同时，模型的训练效率和成本优化将成为重要研究方向。这意味着深度学习、算法优化等相关领域的专业人才需求会持续增长，他们需要不断探索更高效的训练方法和架构改进。

3、AI 与边缘计算结合

随着物联网设备的普及，将 AI 能力下沉到边缘设备成为必然趋势。

这样可以减少数据传输延迟，提高数据处理的实时性和隐私性，例如自动驾驶汽车在本地就能快速处理传感器数据。这就需要既懂 AI 算法又熟悉边缘计算技术的复合型人才，能够针对边缘设备的硬件特点优化 AI 模型。

4、在垂直行业深度应用

AI 不再局限于通用领域，而是会更深入地渗透到医疗、金融、教育、制造业等各个垂直行业。

以医疗为例，AI 在疾病诊断、药物研发等方面的应用将更加精准和广泛；在金融领域，AI 将用于风险评估、智能投资顾问等。这要求 AI 人才具备行业特定知识，能够根据不同行业的需求定制和优化 AI 解决方案。

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5、留学生的机遇与应对策略

对于留学生们来说，AI 行业的蓬勃发展既是挑战，更是不可多得的机遇。

1、专业技能提升是关键第一步

计算机、数据科学等相关专业的留学生，要紧跟 AI 技术前沿，多参加学校科研项目，找机会去企业实习，亲自动手搭建、训练和优化 AI 模型，积累实战经验。

非技术类专业的同学也别着急，学习基础数据分析软件，把 AI 工具运用到市场调研、趋势分析等工作中，就能为自己的职业发展添砖加瓦。比如学市场营销的留学生，学会用 AI 绘制精准客户画像、制定广告投放策略，求职时就能脱颖而出。

2、跨学科融合也是未来趋势

如今，学科界限越来越模糊，美国很多高校，像麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等，都成立了 AI 研究中心，推出跨学科的学位项目。斯坦福大学的 “AI+X” 项目，把 AI 和经济学、医学等学科结合，拓展了 AI 的应用领域。

留学生们可以借鉴这种思路，把自己的专业和 AI、计算机科学融合起来。 学艺术设计的，可以探索 AI 生成艺术方向，从事 AI 辅助艺术设计工作；医学专业的，则能参与医疗影像诊断智能化项目，成为行业急需的复合型人才。

3、别忽视软技能的培养

在 AI 项目团队里，成员背景多样，强大的沟通能力能确保大家高效协作。

AI 技术更新换代快，就业市场瞬息万变，留学生们得有良好的适应能力，快速融入新环境，掌握新技能。学习能力也很重要，只有不断吸收新知识，才能在竞争激烈的职场中站稳脚跟。

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把握机遇，开启职业新篇

在 AI 行业快速发展的当下，DeepSeek 的高薪招聘只是一个缩影。 留学生们只要抓住机会，提升自己，定能在这个充满潜力的领域找到属于自己的舞台，开启辉煌的职业篇章！

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学习大模型？

在DeepSeek大模型热潮带动下，“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业，AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求，远超金融（40.1%）和专业服务业（26.7%）。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主，多数企业更倾向于维持现有服务模式，对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后，是产业对AI能力的迫切渴求：互联网企业用大模型优化推荐算法，制造业靠AI提升生产效率，医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域，因业务特性更依赖线下体验，对AI人才的吸纳能力相对有限。显然，AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”，越早掌握，越能占据职业竞争的主动权

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

大模型全套学习资料领取

这里我整理了一份AI大模型入门到进阶全套学习包，包含学习路线+实战案例+视频+书籍PDF+面试题+DeepSeek部署包和技巧，需要的小伙伴文在下方免费领取哦，真诚无偿分享！！！

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图

这份路线图以“阶段性目标+重点突破方向”为核心，从基础认知（AI大模型核心概念）到技能进阶（模型应用开发），再到实战落地（行业解决方案），每一步都标注了学习周期和核心资源，帮你清晰规划成长路径。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

适用人群

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】