在ChatGPT和DeepSeek掀起的智能革命浪潮下，AI研发工程师、AI产品经理、大模型开发、训练师等新兴岗位开始大量涌现，但是很多求职者会面临一些求职困惑：招聘网站的JD术语晦涩，难以精准匹配自身能力；面试准备迷茫，不知从何开始；对岗位所需的算法基础、工程能力、业务理解等核心技能边界模糊…

基于此特地邀请到了4位不同岗位的大模型在职人士，从不同岗位视角为广大希望入行AI的应届生及转型AI的传统开发者进行经验分享，拆解当前就业趋势，助力求职者打破信息差，精准锚定岗位目标，系统化构建竞争力。

本期为分享AI大模型时代就业机会与面试准备。

※ 篇幅原因，仅展示部分分享内容

我是来自天津大学人工智能与网络科学研究所的景英。在本科和硕士期间，我参与了多个商业化项目，例如为皮尔卡丹、汽车企业等开发数字人系统、智能客服系统以及Agent系统。在秋招中，我拿到了字节跳动、拼多多等大厂的大模型相关岗位Offer。我在本科期间参加过ACM国际大学生程序设计竞赛，获得铜牌；在中国软件杯全国总决赛中获得三等奖；还参加了蓝桥杯、中国高校计算机大赛团体设计赛等，均取得优异成绩。此外，我在PAT计算机程序设计能力考试甲级认证中获得满分。

我开发的交互式数字人系统已被天津高教科创园、天津市总工会等机构使用，并被天津电视台和长城网报道。我曾举办大模型开发与算法面试经验分享会，帮助数百名同学进入大厂开发或算法岗位。近期，许多企业希望进行AI智能化转型，我为一些缺乏技术能力的公司提供了转型方案和系统经验分享。

分享背景：大模型时代的机遇与挑战

大模型时代始于2022年10月30日ChatGPT（基于GPT-3.5）发布，5天内用户突破100万，被媒体称为AI革命性突破。2023年末，Open AI发布O3模型，在Codeforces竞赛中击败99%的人类程序员，展现出强大的编程和推理能力。2024年初，国内DeepSeek发布RE模型，震撼业界，发布后硅谷巨头市值蒸发约5900亿美元。此外，豆包、文心一言、元宝等产品层出不穷。大厂将AI产品列为最高战略目标，各行各业积极拥抱AI大模型。

一句话总结：AI时代瞬息万变，机遇与挑战并存。机遇在于大模型创造了大量岗位；挑战在于AI工具已能部分替代程序员工作，如自动编写代码。面对这一趋势，我在2022年ChatGPT爆火后迅速行动，开发了2.5D数字人对话系统、智能客服、AI创作平台等产品。例如，我开发的交互式数字人系统能根据用户提问生成带有表情的回复，已应用于企业展厅，回答创业政策等复杂问题。我还开发了Simple AI平台，集成ChatGPT、DeepSeek等模型，支持AI绘画、视频、音乐、思维导图等功能，累计用户超万人。

大模型时代的人才需求

大模型时代对人才需求主要包括以下几类：

大模型后台开发

需求量最大，需掌握传统开发技能（如Java、Python等）并了解大模型相关知识（如RAG、微调）。薪资可观，适合开发经验丰富的候选人。

Agent开发

Agent是当前热点，旨在让大模型完成复杂任务，如制作视频、PPT、发送邮件、编写代码甚至整个项目。例如，Minus基于MCP协议展示了强大能力。Agent开发工程师需求旺盛，需掌握开发技能、RAG、向量数据库、存储与记忆管理，以及MCP、Google A2A等协议。薪资在Boss直聘等平台可见，极具竞争力。

大模型算法工程师

薪资最高，需深入理解大模型八股文、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）、Transformer架构，并具备大模型训练经验。需熟悉NLP、分布式训练、微调、强化学习等技术。

跨行业AI机会

除互联网企业，各行业对AI人才需求激增。例如，跨境电商公司招聘AI人才，年薪可达50万至100万以上，用于优化工作流、提升效率。传统行业（如车企、软硬件企业）、金融银行、国企（如三大运营商、国家电网）及研究所均在开发AI产品，如数字人客服、流程赋能等。

大模型解决方案经理

新兴岗位，需深入理解大模型并熟悉行业需求，设计降本增效的解决方案。开发人员可选择互联网企业（高薪、技术领先、人才密集）、车企、传统企业、国企等方向。我选择互联网企业，因其薪资高、技术先进，且跳槽灵活。

岗位JD与解读

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④

如何从零拿到大厂Offer

大厂面试主要考察三方面：数据结构与算法、项目经验、八股文。

01

数据结构与算法

几乎所有大厂面试都包含算法题。例如，拼多多常直接考察算法题，其他公司可能在面试末尾出题，题目通过即面试通过。推荐刷LeetCode Hot 100，覆盖高频考点。我参与过几十场大厂面试，发现题目重复率高，整理了高频题单（可联系我获取）。常考知识点包括：

• 数据结构：链表、栈、队列、树、图。
• 算法：动态规划（DP）、搜索。

本科期间，我为ACM比赛刷题约2000–3000道，积累了扎实基础。建议每天刷题，保持手感。

02

项目经验

项目是简历核心，直接决定是否获得面试机会。即使学历非顶尖，优质项目可弥补劣势。项目优先级如下：

• 最高：商业化或实习项目，已有用户反馈，市场验证效果最佳。
• 次优：自研项目，从创意到实现，展示独立思考和问题解决能力。面试官重视你的思考过程，考察是否仅复现他人项目，还是从零设计、解决难题。
• 一般：多人参与的普通项目，竞争力较低。
• 最差：课程设计或大作业，尽量避免。

面试官通过项目考察你的科研素养、开发能力和解决复杂问题的能力。建议开发落地项目，需项目资源可联系我。

03

八股文

八股文占面试大部分时间，分为开发和算法两类：

• 开发岗：需掌握传统开发知识（如Java集合、并发、JVM、数据库、计算机基础、框架），以及大模型相关八股文（RAG、微调、数据集处理）。要求不如算法岗深入，但需具备基础理解。

• 算法岗：需深入理解NLP、大模型架构（Transformer、千问、DeepSeek）、分布式训练、微调、强化学习、RAG、Agent等技术。最好有独立训练模型的经验。

  建议结合项目学习八股文，强化对技术的实际应用能力。

大厂面试流程

大厂面试通常包括三轮技术面、HR面、意向沟通、薪资谈判、Offer发放。校招还需签订三方协议。

一二面

考察算法、项目、八股文。

三面

增加场景题（部分公司可能提前考察）。

HR面

考察抗压能力、职业规划等，需谨慎回答。

通过三轮技术面后，HR面通常较为稳定，顺利完成即可拿Offer。

学习建议

项目式学习

大模型时代改变了学习方式，建议直接上手项目，在实践中学习。选择开源项目或自创Idea，借助AI工具（如Cursor、Simple AI）完成。遇到知识盲区，针对性学习，通过向AI提问补充知识。参与Kaggle等比赛，积累经验。

培养复合型能力

除AI技术，需学习AI与行业结合的知识（如电商、金融）。掌握AI与领域知识可成为科技革命的引领者。

体验AI工具

尝试最新AI工具，如Cursor（编程）、Simple AI（多功能平台），在实践中学习。

紧跟AI趋势

AI发展日新月异，需每日关注动态。我开发了AI日报项目，爬取AI新闻并生成页面（需分享可联系我）。

问答环节

Q

学习大模型的先后顺序及重点

A

首先明确方向：开发岗、算法岗或其他。查阅Boss直聘的JD，根据要求学习。

开发岗：

1. 学习传统开发八股文（Java、Python、C++的计算机基础、集合、并发、数据库等）。
2. 学习大模型八股文（Transformer架构、强化学习、RAG、Agent、微调）。
3. 结合项目学习，掌握RAG、微调等技术。

算法岗：

1. 深入学习大模型架构（Transformer）、NLP、分布式训练、微调、强化学习。
2. 掌握多模态模型、RAG、Agent等算法知识。
3. 通过项目加深理解。

建议每天刷算法题，结合项目系统学习，逐步深入。我整理了相关八股文资源，可联系获取。

Q

行业级大模型与垂直领域小模型的岗位差异

A

大公司（行业级大模型）：

• 工作覆盖底层模型训练、微调到上层应用开发，需大量硬件支持。岗位细分，可能专注算法调优或应用开发。要求深入技术能力，涉及模型全流程。

小公司（垂直领域小模型）：

• 为节省成本，通常不从头训练模型，而是调用第三方API或微调开源模型，甚至直接用RAG方案满足业务需求。需复合型人才，涵盖模型、开发、甚至营销等多方面能力。例如，部分公司要求CTO搭建AI系统并参与跨部门协作。

大公司技术深入但分工细，小公司需全面能力但技术深度较浅。

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04.大模型面试题目详解

05.这些资料真的有用吗?

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