最近和身边的程序员、职场朋友聊天，高频话题离不开“AI替代焦虑”——客服担心被智能应答取代，数据岗从业者吐槽工作越来越卷、求职难度飙升。其实大家完全不必过度恐慌，技术迭代的本质从不是“淘汰”，而是“重构”：旧岗位被优化的同时，必然会催生出一批适配新趋势的高薪岗位。

IDC白皮书《智能世界的ICT岗位与技能》就为我们揭开了这场变革的核心真相：到2030年，全球ICT岗位需求将激增3600万，总量突破9700万。其中，AI与安全相关领域的人才缺口最为突出，成为行业争抢的核心资源。

那么，AI大模型浪潮下，到底有哪些值得深耕的新兴岗位？这些岗位的薪资水平和发展前景如何？传统数据/IT人才又该如何顺势转型，抓住这波时代红利？本文整理了岗位全景、薪资现状与转型路径，建议程序员和入门小白收藏备用，稳步入局AI赛道。

其中中国66.5%的企业处于局部推广阶段。

从国内市场来看，已有66.5%的企业处于AI局部推广阶段，这意味着企业对AI相关人才的需求将进入爆发期。但与此同时，“AI替代裁员”的话题也引发广泛讨论——员工本能担忧被技术取代，而企业在推进AI落地时，却面临大量AI应用场景的岗位空白。下面，我们就来拆解AI大模型领域的核心新兴岗位。

一、 AI大模型时代，九大新兴岗位全景图

AI大模型的价值链条很长，从战略领导、底层基础设施、模型研发、应用开发到安全治理，催生了一系列全新的职业角色。以下九大岗位，正成为企业争相抢夺的“香饽饽”。

（一）AI优先的领导力岗位

1. 首席AI官

• 岗位职责：这是数十年来企业高管层最显著的角色变革。CAIO是企业AI战略的总设计师和总舵手，负责制定全公司的AI愿景与路线图，统筹复杂的变革管理，确保AI投资产生实际业务价值。他们还需构建AI伦理与治理框架，管理AI相关风险，并确保所有AI项目符合日益严格的监管要求。
• 核心技能：企业战略规划、变革管理、AI/ML技术理解、风险管理、伦理与合规、跨部门领导力。
• AI影响程度：高。CAIO的诞生本身就是AI影响企业最高决策层的直接体现。

2. AI基础设施工程师

• 岗位职责：他们是AI世界的“建筑师”，负责设计、构建和维护支撑大规模AI训练和推理的底层系统。他们需要精通云架构、自动化容器编排（如Kubernetes），并深刻理解AI工作负载对计算、存储和网络的特殊需求。
• 核心技能：云平台、Docker/Kubernetes、基础设施即代码、GPU计算、高性能计算、MLOps流水线。

3. AI运营工程师

• 岗位职责：他们是AI系统的“生产指挥官”，负责监督AI模型和工作流在生产环境中的部署、监控与持续优化。他们确保AI项目能稳定、可靠地创造业务价值，并符合监管与伦理标准。
• 核心技能：MLOps、模型监控、项目管理、业务流程理解、安全与合规。

4. AI训练工程师 / MLOps工程师

• 岗位职责：他们是数据科学与生产的“桥梁专家”，专注于自动化机器学习流水线。他们实现模型的持续训练、验证、部署和监控，确保模型在生产环境中长期保持高准确性和高性能。
• 核心技能：MLflow/Kubeflow、CI/CD、容器化、模型版本控制、漂移检测。

5. 大语言模型安全研究员

• 岗位职责：他们是AI世界的“首席安全官”，专注于大语言模型特有的安全风险，如提示词注入、数据泄露、对抗性攻击等。他们通过红队测试、开发防御措施，确保生成式AI的安全、可信。
• 核心技能：大语言模型原理、对抗性机器学习、提示词工程、红队测试、隐私合规。

6. AI应用开发工程师

• 岗位职责：他们是让AI“落地生花”的魔法师，负责开发集成了AI能力的端到端软件应用。他们将复杂的AI模型转化为用户友好、可扩展的生产级解决方案，如智能客服、AI辅助创作工具等。
• 核心技能：全栈开发、AI API集成、微服务架构、用户体验设计、AI伦理。

7. AI产品经理

• 岗位职责：他们是AI产品的“掌舵人”，引领由AI驱动的产品从概念到市场的全过程。他们需要兼具AI技术知识、业务战略和用户体验洞察，定义产品愿景，并协调数据、工程和设计团队共同实现。
• 核心技能：AI/ML概念、产品战略、敏捷项目管理、数据驱动决策、AI伦理。

8. 自然语言处理工程师

• 岗位职责：他们是教会机器“听懂人话”的专家，专注于开发能够理解、解释和生成人类语言的系统。随着大模型的发展，他们的工作重心从构建模型转向微调大模型并将其应用于具体场景。
• 核心技能：Python、NLP库、Transformer架构、大语言模型微调、对话设计。

9. AI和数据治理主管

• 岗位职责：他们是AI时代的“规则制定者”，负责建立并执行确保数据和AI被合乎伦理、安全且合规使用的框架与策略。他们应对模型偏见、可解释性、数据隐私等挑战，是构建可信AI的基石。

• 核心技能：数据治理、AI伦理、合规框架、风险管理、跨部门沟通。

二、 岗位薪资前景：为何如此“炙手可热”？

由于人才供需的严重失衡，这些AI大模型相关岗位的薪资普遍具有强大竞争力。虽然IDC报告未提供具体薪资数据，但结合全球及国内市场行情，可以窥见一斑，据调查，在2025年到2030年中国ICT/AI应用岗位的缺口1000万。

因此出现了以下几种现象：

• 供不应求是常态：报告指出，AI相关岗位是全球最难填补的空缺之一，全球填补率仅约50%。这意味着企业必须提供丰厚的薪酬包来吸引和留住顶尖人才。
• 领导层薪资领跑：首席AI官作为企业核心决策层成员，其薪酬包通常与CRO、CRO等看齐，包含高额基本薪资、绩效奖金和长期激励，年薪总额可达数百万甚至千万级别，是名副其实的“金领”岗位。
• 技术壁垒决定薪资水平：像AI基础设施工程师、大语言模型安全研究员这类需要极深技术积累和跨领域知识的岗位，通常位于薪资金字塔的顶端。资深人才年薪可达百万人民币以上并不罕见。
• 复合型人才价值凸显：AI产品经理和AI治理主管这类需要同时懂技术、业务和管理的复合型角色，因其稀缺性，薪资也水涨船高，往往远超传统的产品经理或数据治理岗位。

总体而言，这些新兴岗位的初级人员起薪也远高于IT行业平均水平，而拥有3-5年经验的资深工程师或专家，其年薪范围通常在50万至150万人民币之间，顶尖人才和领导层更是有价无市。

在智能体的工作流的影响下，未来IT员工的生命周期就是如下图所示的样子了。

从图中可以看到，人员与智能体协作工作可能会成为未来工作的常态，并且后面如果有经验还可以转化成为管理者。

三、 转型指南：数据/IT人才如何驶入AI大模型快车道？

对于已有数据或IT背景的专业人士来说，转型AI大模型领域具有天然优势。以下是一份清晰的转型路径图：

第一步：夯实基础，构建T型知识结构

1. 核心理论储备：

• 机器学习基础：深入理解监督/无监督学习、深度学习基本原理。
• Transformer架构：这是大模型的基石，必须学透。
• Prompt Engineering：掌握如何有效地与大模型交互，这是新时代的“编程语言”。

2. 技术工具实战：

• 编程语言：Python是绝对主流，必须熟练掌握。
• 核心框架：熟悉PyTorch或TensorFlow，并学习Hugging Face等开源库的使用。
• 云平台与工具：获得AWS、Azure、GCP或华为云等云厂商的AI/ML相关认证，熟悉Docker和Kubernetes。

第二步：定位目标，选择转型方向

根据你的现有背景和职业志向，选择最接近的突破口：

技术专家路线：

• 软件工程师 → AI应用开发工程师：学习集成大模型API，构建完整AI应用。
• 数据科学家/分析师 → NLP工程师：从传统模型转向大模型微调与应用，学习LangChain等框架。
• 运维/DevOps工程师 → AI基础设施/MLOps工程师：深入学习MLOps工具链，研究如何构建高效的AI基础设施。
• 网络安全工程师 → 大语言模型安全研究员：深入研究大模型安全漏洞，学习对抗性机器学习。

管理与领导力路线：

• 技术经理/架构师 → AI产品经理：加强产品设计、市场分析和跨团队沟通能力，将技术洞察转化为产品战略。
• 资深专家/项目总监 → CAIO（路径）：这是更长期的目标。需有意识地从项目执行转向战略规划，主动参与制定公司级的AI愿景；深耕AI治理、伦理和风险管理知识；培养商业和财务敏锐度，能够计算和展示AI投资的真实ROI；并锻炼影响高管层和董事会的能力。

第三步：积累实战，打造“硬核”作品集

理论知识无法替代实践经验。转型成功的关键在于：

• 个人项目：在GitHub上创建你的AI项目，例如：微调一个开源大模型完成特定任务、构建一个AI聊天机器人、或开发一个AI安全检测工具。
• 开源贡献：参与知名AI开源项目，这是证明你能力的绝佳方式。
• 实习与认证：争取在AI领域的公司实习，或考取权威的AI/ML认证。

第四步：持续学习，拥抱终身成长

AI领域技术迭代速度极快，IDC报告强调，技术知识每18-24个月就会更新一次。保持好奇心，持续关注最新科技媒体号（如公众号，视频号）、技术博客和行业峰会，或者参加一下AI课程的学习，是不被时代淘汰的唯一法则。

四、 岗位核心要求：除了技术，还有什么？

纵观这些新兴岗位，我们发现其核心要求呈现出明显的“复合型”特征：

1. 技术深度与广度兼备：不仅要精通某一领域的“尖刀”技术，还需要对AI全栈有广泛了解。
2. 工程化与落地能力：企业最看重的是能否将模型、算法转化为稳定、可扩展的商业解决方案。
3. 业务洞察与价值对齐：能够理解业务痛点，并用AI技术创造可衡量的价值，是高端人才的核心竞争力。
4. AI伦理与治理意识：懂得负责任地AI、关注模型公平性、可解释性和数据隐私的专业人士，将更受企业青睐。
5. 跨职能协作与沟通：能将复杂技术概念清晰传达给非技术背景同事的能力至关重要。对于CAIO等领导岗位，这更是核心能力。
6. 战略思维与变革领导力：这是区分顶级领导者和技术专家的关键。能够描绘愿景、驱动组织变革、并管理转型中的人才与文化挑战。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

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！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

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。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 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。

2.3、 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。

2.4、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、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。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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】