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摘要：全球头部AI公司正在疯狂招聘前沿部署工程师，今年前9个月相关职位暴增800%。掌握AI大模型技能，已成为2025年职场与创业的必修课，而不仅仅是程序员的专属。

2025年，人工智能领域最爆炸性的新闻不是新一代ChatGPT的发布，而是一个职位头衔的崛起——前沿部署工程师（Forward-Deployed Engineer）。

包括OpenAI、Anthropic和Cohere在内的AI巨头，正在积极招募这类兼具编程开发与客户沟通能力的复合型人才，把他们派驻到客户企业内部，定制和部署AI模型。

Indeed招聘平台的数据显示，2025年1月至9月，此类面向客户的AI职位月度招聘信息量增幅超过800%。

一、为什么是现在？

AI投资的主线正在发生根本性转变。从2022-2023年面向消费者的通用型应用，转向了深度绑定产业的垂直解决方案。从追求“想象力溢价”，转向看重“落地变现能力”。

市场对AI的需求已从“是什么”转为“怎么用”。各行各业的企业都渴望引入AI工具，但普遍面临如何有效使用技术并实现投资回报的困境。这正是前沿部署工程师等AI相关角色需求暴增的根本原因。

高盛在2025年10月的报告中已将腾讯列为“中国市场最具确定性的AI应用受益股”，核心依据正是其在产业端的布局。

二、新兴AI职位，哪个适合你？

除了前沿部署工程师，2025年还涌现出多个新兴AI职位，为不同背景的人才提供了入局机会：

1. 前沿部署工程师

这是目前最炙手可热的AI职位之一。前沿部署工程师的核心职责是深入客户业务一线，扮演技术专家和商业顾问的双重角色。

他们被派驻到客户企业内部，帮助客户定制和部署AI模型，解决实际业务问题。OpenAI计划在2025年将其FDE团队规模扩大至约50名工程师，Anthropic也表示今年将把包括FDE在内的应用AI团队规模扩大五倍。

2. 智能体架构师与协调员

随着自主AI（agentic AI）的兴起，智能体架构师这一角色应运而生。他们负责设计自主AI代理的交互方式和工作流程，确保多个AI系统能够高效协作。

而智能体协调员则负责在生产环境中协调不同AI代理之间的互动，确保信息流畅传递，交接优化，输出可靠。

3. 提示工程师

提示工程师专门设计精确、情境感知的输入提示，从大语言模型和生成工具中产生可靠的输出。

这一角色需要深入理解模型行为、逻辑推理和创意语言表达，是技术性与创造性的独特结合。

4. 本土语言专家

在像印度这样的多语言国家，本土语言专家变得至关重要。他们结合语言学、自然语言处理和数据注释的专业知识，帮助AI系统理解数十种语言和方言。

三、AI创业新思路：从解决方案到价值创造

对于创业者来说，2025年的AI领域依然充满机会，但切入点已发生显著变化。

产业AI解决方案

随着AI投资主线转向产业端，能够解决特定行业痛点的垂直解决方案成为资本追捧的对象。

以滴普科技为例，这家以“产业AI解决方案”为核心的公司，没有C端爆款产品，也并非动辄上亿的用户规模，但凭借在制造、零售、金融等领域的落地能力，其IPO超额认购倍数高达7590倍，创下港股主板历史最高纪录。

从结果中获得回报

一种新的商业模式正在兴起——“为结果付费”。一些公司选择成为客户的“虚拟员工”，仅在成功完成理赔、办理贷款或派出救援等具体业务成果后，按效果抽取“佣金”。

这种模式的成功，依赖于AI应用范式的深刻转变——不再绑定单一模型，而是动态组合多个供应商的差异化能力，形成针对具体任务的最优解。

四、学习路径：2025年如何掌握AI大模型技能？

1. 夯实基础

AI工程师需要扎实的技术基础。包括熟练掌握Python编程，理解统计学和机器学习理论，熟悉流行的深度学习架构（如transformers、autoencoders等）。

同时，还需要有强大的云计算经验，以及在不明确环境中解决问题的能力。

2. 理解业务与沟通

纯技术能力已不足以在2025年的AI领域立足。前沿部署工程师等角色要求兼具编程开发与客户沟通能力。

Anthropic应用AI负责人Cat de Jong指出：“一家财富500强银行的需求与一家构建AI原生产品的初创公司截然不同。”能够理解客户的独特需求，并提供定制化的AI解决方案，已成为关键技能。

3. 实践出真知

AI技能的掌握离不开实际项目实践。从简单的分类器开始，逐步参与到复杂的时间序列预测和深度学习项目中。

与软件工程师和数据工程师合作，将机器学习模型和生成式AI应用部署到生产环境中，使用ML工作流进行管理。

五、成功案例：AI如何创造真实价值

OpenAI的前沿部署团队与农业机械制造商John Deere合作，帮助其开发更精准的农具，最终使农民的化学农药喷洒量减少了60%至70%。

这个案例不仅体现了AI的商业价值，也展示了其社会价值——通过技术创新实现可持续发展。

OpenAI欧洲及中东地区FDE负责人Arnaud Fournier表示：“我们从中了解到不同行业客户的真实需求，并共同进行创新实验，这些来自真实世界的洞察，反过来又推动了OpenAI自身的研究和产品进步。”

六、未来展望：AI与人类的协作

Indeed的《2025年AI工作报告》指出，26%的工作岗位今年可能会被生成式AI“高度转型”，而近一半（46%）与工作相关的技能已经属于“混合转型”的范畴——AI执行大多数常规任务，而人类则负责监督、解释和完善结果。

报告指出：“人类软件开发人员可能会从完成工作转向指导工作。”

最重要的 workforce 变化将来自人与机器的协作，而非替代。

Anthropic核心研究员Julian Schrittwieser将AI发展比作从AlphaGo到Claude的进化：AlphaGo证明了AI在特定领域的超越能力，而Claude则展现了AI作为“人类合作者”的实用价值——能连续工作6-8小时，独立完成“写代码+总结文档”的全流程任务。

2025年，学习AI大模型不再是一个选项，而是职业发展和创业的必备技能。从前沿部署工程师到智能体架构师，从产业解决方案到按效果付费的商业模式，机会之窗刚刚开启。

头部AI公司正在积极扩张其应用团队，市场需求呈指数级增长。现在投入AI大模型学习，不仅是为了掌握一门技术，更是为了抓住一个时代的机遇。

七、如何学习AI大模型？

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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