最近有朋友说，想转行ai赛道，做大模型之类的工作，不知道有哪些岗位。今天就来聊聊，AI大模型有哪些方向，新人怎么转行大模型赛道，让大家少走弯路，早日在AI领域如鱼得水！

其实，在招聘网站上搜搜 “大模型”，看看那些招聘要求，就能大概了解大模型工程师都有哪些方向了。主要分为下面这四类：

• 数据治理方向：大模型数据工程师，主要负责爬虫、数据清洗、ETL、Data Engine、Pipeline 这些工作。简单说，就是要把数据整理得妥妥当当，让模型能 “吃” 得好。
• 平台搭建方向：大模型平台工程师，负责分布式训练、大模型集群以及工程基建等。他们就像是大模型的 “建筑工人”，打造出能让模型高效运行的平台。
• 模型算法方向：大模型算法工程师，主要涉及搜、广、推、对话机器人、AIGC 这些领域。听起来是不是超酷，一听能做出很厉害的产品！
• 部署落地方向：大模型部署工程师，负责推理加速、跨平台、端智能、嵌入式这些工作。他们要确保模型能顺利在各种设备上运行起来。

下面分别对这四个方向的工作内容进行展开。

1、数据治理 —— 被轻视的宝藏领域

很多人可能觉得自己学了好多算法知识，再去做数据工作有点大材小用了。其实不然！对于很多转行大模型的同学来说，做数据可是更容易上岸的途径呢！

现在国外的大模型技术比国内领先不少，虽然国内有很多 “大模型”，但真正厉害的没几个。为啥呢？除了一些技术没突破，数据和工程技巧也很关键。

就拿数据来说，通用大模型训练的数据来源、采集、质量把控、有毒信息过滤、语言筛选与比例、去重和规范化处理，还有评测集构建，这些都是技术活，也是体力活。

在垂直领域，像金融、电商、法律、车企这些，数据构建更难了。业务数据从哪来？数据不够怎么办？怎么构建高质量微调数据？要是能把这些问题解决好，模型就成功一大半啦！所以现在有经验又有能力的数据工程师是比较稀缺的。

2、平台搭建——保障高性能计算

要是你以前是做工程的，或者对工程感兴趣，那大模型平台工程师这个方向很适合你。

这个方向其实就是为大模型业务服务的，打造大模型的基础设施，让模型训练得更好、跑得更快，有分布式计算、并行计算，总之就是保障高性能计算。

具体都做些啥呢？

• 硬件层面，要搞大模型训练集群，像 GPU 集群、CPU/GPU 混部集群，得管理好几百上千张卡，还要关注它们的利用率和健康状况。中小公司通常开发和运维都得干。
• 平台层面，要做 LLMOps，也就是 pipeline，把数据 IO、模型训练、预测、上线、监控都整合起来，跟着业务团队走，造些好用的工具，给业务团队省时间。

3、模型算法——传说中的算法工程师

好多小伙伴一看到大模型算法岗，可能立马就被吸引了，觉得能做出超厉害的产品，站在行业前沿。

但是，在 AI 这行，模型算法应用是很需要业务经验的。如果你本来就是做算法相关的，比如 NLP、语音助手或者对话机器人，那继续做这个方向的大模型算法工程师是合适的。

但如果你是 CS 方向的实习生、应届毕业生，或者其他 IT 行业转过来的，这不一定是最好的选择。

别以为大模型算法工程师就是调调模型、改改超参、做做预训练和 finetune 这些简单活儿。实际上，一个团队里干这些核心算法优化的没几个人，大部分新人进去都是先干些配环境、搭链路、清洗和分析数据、调研、写函数工具这些基础工作。

等这些干熟练了，才有可能跑些模型实验，表现好的同学才有机会接触线上业务。有些同学干了好几年，还在做些边角料的活儿，根本接触不到核心业务呢！

所以刚入行的小伙伴，如果学历背景好，可以去大公司实习争取转正；背景一般的话，去中小公司积累业务经验也是不错的。

4、部署落地——实现AI价值最后一公里

大模型部署主要有两个方向：云端部署和端侧部署。

• 云端部署，可以做推理加速平台，给特定模型做定制化加速，像 Qwen - 7b 的加速，也可以做大模型推理引擎，在高并发用户场景下，保证用户体验的同时优化延迟和吞吐量。
• 端侧部署，就是要在消费级 GPU/NPU 和边端设备上把模型部署好，还要让领域大模型小型化，实现工程落地。

这个岗位对工程、系统和硬件方面的能力都有要求，虽然现在有各种推理框架降低了点难度，但还是挺有挑战性的，不太建议新人直接做，可以先从平台方向入手，再慢慢转到部署方向。

最后，给新人的一些小建议

• 别光盯着 finetune、SFT、RLHF 这些，虽然系统学习是必要的，但不需要花太多精力哦。
• 想做应用方向的小伙伴，建议聚焦在某个垂直领域，比如对话机器人、问答系统，或者金融、医疗、教育这些方向，选一个具体场景好好做，做深做透。
• 一定要多关注数据，像 data pipeline，高质量训练 / 测试集的构建经验，还有对数据的敏感度，这些在未来工作中非常有用。
• 记住，大模型不只有算法，工程也很重要。大公司都在拼基建，好的平台对业务支撑作用可大了，是大模型产品成功的关键因素！

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

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！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发