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文章将大模型岗位分为五个梯队：第一梯队(夯)负责底层研发，技术壁垒高；第二梯队(顶级)进行模型优化与对齐；第三梯队(人上人)从事应用开发，商业价值高；第四梯队(NPC)保障模型稳定运行；第五梯队(拉)为Prompt工程，门槛低但天花板有限。文章为程序员提供了转型大模型领域的建议和学习资源，指出该领域人才缺口大，是职业升级的绝佳机会。

从夯到拉，锐评大模型岗位！

🥇第一梯队:夯

这一梯队的工作直接决定了大模型的底层能力和性能上限，技术壁垒非常高，是真正的硬核技术战场。🔥

1.预训练工程师

• 日常工作:负责大模型的底层架构设计与实现，主导基座模型的预训练全流程。包括构建和优化分布式训练框架(如MegatronDeepSpeed)，处理海量无标注数据的清洗与预处理，监控训练过程中的Loss收敛情况，解决大规模集群训练中的显存溢出(OOM)、通信瓶颈等底层系统级问题。
• 新手友好度：（极低）通常要求顶尖院校博士或具备深厚系统与算法功底的资深工程师
• 优势：些技术护城河极深，掌握模型核心，薪资处于行业顶端
• 避雷：避免进入算力和数据资源不足的团避雷:队，否则难以积累核心经验。

2.Infra工程师(大模型方向)

• 日常工作：负责大模型基础设施的构建与维护。包括设计和优化高效的训练与推理引擎，实现万卡集群的调度与通信优化，开发模型压缩、量化和加速技术，保障大模型训练任务的稳定性、高效性和低成本。
• 新手友好度：（极低）要求精通-C++/Rust，具备扎实的计算机体系结构、操作系统和分布式系统背景。
• 优势：技术通用性强，是AI落地的根基，职业发展路径宽广。
• 避雷：避免沦为单纯的底层运维，要聚焦于系统架构的创新与性能突破。

🥈第二梯队:顶级

这一梯队负责将预训练好的“毛坯模型”打磨成品:赋予其特定的智能行为和专业能力。

1.基座模型优化

• 日常工作：在现有基座模型基础上进行算法级优化。包括探索新型模型架构(如MOE、Mamba)，研究ScalingLaw，优化注意力机制，以及通过算法改进提升模型在特定领域(如代码、数学)的推理能力和泛化性能。
• 新手友好度：（极低）需要对深度学习理论和模型架构有深刻理解
• 优势：处于技术前沿，容易产出高价值的专利或论文。
• 避雷：避免只做简单的超参数调整，要追求算法层面的创新。

2.后训练(SFT/RLHF)

• 日常工作：包负责大模型的对齐(Alignment)工作。包括设计和构建高质量的指令微调(SFT)数据集，实施基于人类反馈的强化学习(RLHF)流程，训练奖励模型(RewardModel)，通过算法优化使模型输出更符合人类偏好、更安全、更有用。
• 新手友好度：（中等）需要涉及算法与数据工程的结合
• 优势：决定模型的产品化体验，是当前落地的关键环节。
• 避雷：避免只做数据标注的管理，要深入理解对齐算法的原理。

3.多模态

• 日常工作：研究和开发跨模态的模型能力。包括设计视觉-语言(VLM)等跨模态模型架构实现图像、视频、语音与文本的联合建模与理解，解决多模态数据的对齐、融合与生成问题。
• 新手友好度：(中等)需熟悉CV、NLP等多个领域的技术。
• 优势：技术想象空间大，是下一代AI的重要方向。
• 避雷：避免做简单的多模态特征拼接，要追求深度融合。

🥉第三梯队:人上人

这是目前市场需求最大、最能直接创造商业价值的领域，也是大多数工程师的首选。

应用开发工程师(AIAgent/行业解决方案)

• 日常工作：基于大模型API或开源模型，开发具体的AI应用产品。包括设计和实现智能体(Agent)的规划与执行逻辑，构建检索增强生成(RAG)系统，进行向量数据库的集成与优化，以及将AI能力嵌入到具体的业务场景(如客服营销、办公)中。
• 新手友好度：（高)更看重工程实现和业务理解能力
• 优势：需求旺盛，薪资可观，能快速积累项目经验。
• 避雷：避免只做简单的API封装(套壳)，要深入理解Agent的工作流编排和复杂系统的调试。

📊第四梯队:NPC

这些岗位虽然不直接主导模型研发，但却是大模型稳定运行和高质量输出的基石。

1.数据工程师(大模型方向)

• 日常工作：构建大模型训练所需的数据流水线。包括海量多源异构数据的采集、清洗、去重、脱敏、格式化处理，以及数据质量的评估与监控，确保输入模型的数据是高质量且合规的。
• 新手友好度：(高)。具备扎实的数据处理技能即可入门。
• 优势：需求稳定，技术栈通用(Python,SOL,大数据生态)
• 避雷：避免只做重复性的体力劳动，要关注数据质量对模型效果的影响机制。

2.风控/安全

• 日常工作：负责大模型的内容安全与合规。包括设计和实施敏感词过滤、对抗攻击(越狱)防御机制，构建安全评测体系，确保模型生成内容无害、无偏见、符合法律法规。
• 新手友好度：内容安全策略。(中等)。需要熟悉NLP技术及
• 优势：随着监管趋严，岗位重要性日益提升。
• 避雷：避免规则过于僵化影响用户体验，要在安全与可用性间找平衡。

3.模型评估

• 日常工作：建立大模型的评测体系。包括设计评测指标和基准(Benchmark)，开发自动化评测脚本，组织人工评测，从准确性、安全性、有用性等多个维度对模型能力进行量化分析，并输出改进建议。
• 新手友好度：(中等)。需要严谨的逻辑和数据分析能力。
• 优势：能全局视角理解模型优缺点。
• 避雷：避免评测脱离实际业务场景，要让数据驱动研发迭代。

🎣第五梯队:拉

这是一个门槛较低但天花板明显的岗位，适合作为切入点，但不适合作为终点。

Prompt工程师/优化师

• 日常工作：设计、测试、优化和固化提示词(Prompt)，通过调整输入指令的结构和内容挖掘大模型在特定任务上的潜力，编写提示词模板库以实现标准化输出。
• 新手友好度：（极高)。对编程要求低，对语感和逻辑有要求
• 优势：上手极快，能迅速建立对模型能力的直观认知。
• 避雷：天花板低，可替代性强。切记:不要长期停留在此岗位，必须尽快向应用开发或算法方向转型。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

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这份资料由我们和鲁为民博士(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。

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