鞍山市网站建设_网站建设公司_过渡效果_seo优化

文章解析大模型领域六大类岗位（技术研发、算法、数据、产品、深度学习和垂直领域）的职责与要求，详述各岗位工作内容和招聘要求，提供从入门到精通的系统学习路径。介绍医疗、教育、金融等垂直领域的大模型应用岗位，帮助读者了解行业现状，找到适合的职业方向，附有免费学习资源，助力AI人才抓住行业机遇。

一、技术基石：搭建大模型“骨架”的研发岗

如果把大模型比作一座大厦，研发岗就是负责设计图纸、搭建框架的“建筑师”，是技术落地的核心力量。

大模型研发工程师

大模型研发工程师是全流程技术的“掌舵人”，从模型方案设计到最终上线运维，每一步都需要深度参与。例如在智慧城市项目中，他们要设计能处理交通数据、解读政务诉求的大模型架构，开发实时路况预测、政策智能问答等功能，还得通过用户反馈迭代模型——比如优化“老年人社保咨询”的语义理解精度，让模型更贴合实际需求。

这个岗位不仅需要掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，还要熟悉数据清洗、知识图谱构建等基础能力，近年来更要求掌握LoRA（低秩适应）、QLoRA（量化低秩适应）等高效微调技术，能在有限算力下实现模型性能提升。

招聘要求：

• 学历：计算机科学与技术、数学、统计学等相关专业本科及以上，头部企业优先硕士学历；
• 技能：熟练使用Python编程，扎实掌握机器学习、深度学习理论（如Transformer架构原理），有完整大模型开发或优化项目经验者优先；
• 软能力：具备复杂问题拆解能力，能将政务、金融等业务需求转化为技术方案，团队协作意识强。

机器学习平台研发工程师

如果说大模型研发工程师是“造模型”，那机器学习平台研发工程师就是“造工厂”——他们负责搭建支撑模型开发的底层平台，让研发效率翻倍。比如开发自动化训练平台，支持工程师一键提交训练任务、实时监控算力使用；或是整合开源大模型（如Llama 3、Qwen），封装成可直接调用的API，供业务团队快速试用。

这个岗位更偏向工程落地，需要平衡技术前沿性和平台稳定性。例如在电商企业中，他们要设计支持“商品推荐模型”“智能客服模型”的统一训练框架，同时保障大促期间平台的算力调度效率，避免出现模型训练卡顿。

招聘要求：

• 学历：计算机相关专业本科及以上；
• 技能：熟悉Linux系统操作，掌握C++/Python混合编程，深入理解分布式计算原理（如Spark、Kubernetes），有云计算或机器学习平台开发经验；
• 软能力：对技术落地敏感，能快速响应研发团队需求，具备一定的技术攻坚能力。

二、技术核心：优化大模型“大脑”的算法岗

如果说研发岗是“搭框架”，算法岗就是“填智慧”——通过优化算法让模型更聪明、更高效，是解决复杂技术难题的关键。

大模型算法专家

大模型算法专家是行业内的“技术标杆”，不仅要解决实际业务中的算法瓶颈，还要推动技术创新。例如在智能电销场景中，他们会优化大语言模型的对话逻辑，让机器客服能根据客户语气调整沟通策略（如对犹豫的客户增加产品优势讲解）；或是研究“模型压缩算法”，把原本需要GPU运行的大模型，优化到能在手机端轻量化部署。

这类岗位往往要求深厚的学术功底，很多从业者会在NeurIPS、ICML等顶会发表论文，同时具备将学术成果转化为产品的能力。比如某团队提出的“动态注意力机制”，既在顶会获奖，又成功应用于智能翻译模型，提升了小语种翻译准确率。

招聘要求：

• 学历：计算机、数学等相关专业博士优先，硕士需5年以上机器学习研发经验；
• 技能：精通Transformer、Diffusion、RAG（检索增强生成）等前沿算法，有大模型效率优化或多模态模型研发案例；
• 软能力：具备学术洞察力，能快速跟进行业技术趋势，有团队技术指导经验者更佳。

算法工程师

算法工程师是“技术落地的执行者”，擅长把抽象的算法转化为可落地的解决方案。比如在金融风控场景中，他们会设计“用户信用评分算法”，通过分析用户消费记录、还款数据，预测逾期风险；在电商场景中，优化“商品推荐算法”，让“喜欢运动的用户”更精准地看到跑鞋、运动服。

和算法专家相比，这个岗位更侧重“解决具体问题”，不需要顶尖学术能力，但要求对业务场景敏感。例如在生鲜电商中，算法工程师需要考虑“商品保质期”“配送时效”等因素，优化库存预测算法，减少损耗。

招聘要求：

• 学历：计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上；
• 技能：熟练掌握线性代数、概率论等数学基础，精通Python和Scikit-learn、XGBoost等机器学习库，有算法落地项目经验；
• 软能力：逻辑思维清晰，能快速理解业务需求，具备一定的代码调试和性能优化能力。

三、数据支撑：挖掘大模型“燃料”的数据岗

大模型的性能依赖数据质量，数据岗就像“宝藏猎人”，从海量数据中提取有价值的信息，为模型提供“燃料”。

数据科学家

数据科学家是“数据与业务的连接者”，不仅要处理数据，还要通过数据驱动决策。比如在互联网企业中，他们会分析用户行为数据（如点击、停留时长），挖掘“高留存用户”的特征，为产品团队提供优化建议（如增加“个性化推荐”功能）；在零售企业中，通过分析销售数据、天气数据，预测未来一周的商品销量，指导门店备货。

和传统数据分析师相比，数据科学家更擅长用大模型解决复杂问题。例如某连锁餐饮企业的 data scientist，利用时序大模型分析“节假日、外卖平台补贴、天气”等多维度数据，将销量预测准确率提升至92%，大幅减少了食材浪费。

招聘要求：

• 学历：统计学、数据科学、计算机等相关专业硕士及以上；
• 技能：熟练使用Python/R进行数据分析，精通SQL数据查询，掌握特征工程、模型评估方法，有大模型数据分析或预测项目经验；
• 软能力：具备业务洞察力，能将数据结论转化为可执行的策略，沟通能力强（需向业务团队解释分析结果）。

四、落地关键：衔接技术与市场的产品岗

技术再好，没有产品落地就是“空中楼阁”，产品岗是推动大模型从“实验室”走向“市场”的核心协调者。

AI 产品经理

AI产品经理是“技术与市场的桥梁”，既要懂技术边界，又要懂用户需求。比如在智能音箱项目中，他们需要调研用户痛点（如“老人不会操作复杂功能”），确定产品核心功能（如“语音控制家电”“一键呼叫子女”），再协调算法、研发团队落地；上线后还要跟踪用户反馈，比如优化“方言识别”功能，提升产品易用性。

和传统产品经理相比，AI产品经理需要更深入理解技术——比如知道“大模型的上下文窗口有限，无法处理超长文本”，从而在设计“文档智能解析”功能时，合理拆分需求。

招聘要求：

• 学历：本科及以上，计算机、市场营销、心理学等专业优先；
• 技能：有2年以上产品经理经验，了解机器学习、大模型基本原理（如模型训练周期、微调成本），有AI产品（如智能客服、AI绘画工具）经验者优先；
• 软能力：具备需求分析和项目管理能力，能协调跨部门团队（研发、算法、运营），对用户体验敏感。

五、专项领域：深耕深度学习的技术岗

深度学习是大模型的核心技术之一，这类岗位专注于特定技术方向，是处理复杂数据的“专家”。

深度学习工程师

深度学习工程师擅长用深度神经网络处理图像、语音、视频等非结构化数据，是多模态大模型的核心开发者。比如在自动驾驶领域，他们开发“道路识别模型”，通过分析摄像头拍摄的画面，识别行人、红绿灯、障碍物；在智能医疗领域，设计“医学影像分析模型”，从CT影像中定位肿瘤位置。

这个岗位需要对特定模型架构有深入研究，比如精通CNN（卷积神经网络）处理图像、RNN（循环神经网络）处理时序数据、GAN（生成对抗网络）生成逼真图像。同时，还需要掌握GPU加速技术（如CUDA编程），让模型在保证精度的同时，运行更快。

招聘要求：

• 学历：计算机、电子信息、自动化等相关专业本科及以上；
• 技能：熟练使用Python和TensorFlow/PyTorch，深入理解CNN、RNN、Transformer等模型原理，有图像识别、语音处理等项目经验；
• 软能力：具备技术钻研精神，能快速跟进深度学习领域的新模型、新方法，有代码优化和性能调优经验。

六、行业细分：大模型+垂直领域的特色岗位

随着大模型向各行业渗透，“大模型+垂直领域”的复合型岗位逐渐成为热门，这类岗位既需要技术能力，又需要行业知识。

医疗大模型研发专员

医疗大模型的核心价值是辅助医生提升效率，研发专员需要同时懂“大模型技术”和“医学知识”。比如开发“电子病历分析模型”，能自动从医生手写的病历中提取关键信息（如病史、用药记录），生成结构化报告；或是设计“疾病预测模型”，通过分析患者的体检数据（如血压、血糖、基因信息），预测未来患糖尿病、高血压的风险。

由于医疗数据的敏感性，这类岗位对“医学伦理”要求极高，需要确保数据合规使用，模型结果可解释（比如能说明“为什么预测患者有肺癌风险”）。

招聘要求：

• 学历：医学信息工程、生物医学工程、计算机等相关专业本科及以上，医学+计算机交叉背景优先；
• 技能：熟悉医疗数据格式（如DICOM影像格式、HL7病历标准），掌握深度学习框架，有医学图像处理或自然语言处理项目经验；
• 软能力：具备医学伦理意识，严谨细致，能与医生、药师等医疗从业者有效沟通。

教育大模型内容设计师

教育大模型的核心是“个性化学习”，内容设计师需要将“教育规律”与“大模型技术”结合。比如针对小学生设计“AI数学辅导工具”，能根据学生的错题（如“鸡兔同笼问题总出错”），生成定制化练习题，并通过动画讲解解题思路；针对考研学生，开发“知识点梳理模型”，能根据历年真题，提炼高频考点，生成复习计划。

这个岗位不仅需要懂教育，还要会用大模型优化内容——比如通过分析学生的答题数据，调整题目难度，避免“太简单没效果”或“太难打击信心”。

招聘要求：

• 学历：教育学、教育技术学、计算机等相关专业本科及以上；
• 技能：熟悉K12或高等教育的课程体系，了解大模型内容生成逻辑，有课程设计或教育产品开发经验；
• 软能力：具备创新思维，能设计出有趣、易懂的学习内容，对学生学习心理有一定理解。

金融大模型风险评估师

金融行业对“风险控制”要求极高，风险评估师需要用大模型提升风险识别精度。比如开发“企业信贷风险模型”，通过分析企业的财务报表、纳税记录、供应链数据，预测企业是否会违约；或是设计“市场风险模型”，通过分析股票、债券的历史数据和宏观经济指标（如利率、通胀率），预测市场波动，为投资决策提供参考。

这类岗位需要熟悉金融业务规则（如巴塞尔协议对风险资本的要求），同时确保模型的“可解释性”——监管机构要求金融机构能说明“风险评分的计算逻辑”，不能依赖“黑箱模型”。

招聘要求：

• 学历：金融学、金融工程、数学、计算机等相关专业本科及以上；
• 技能：熟悉金融市场（如信贷、证券、保险），精通数据分析和机器学习算法，有金融风险建模或量化分析经验；
• 软能力：具备风险意识，严谨细致，了解金融监管政策（如银保监会的风险管控要求）。

智能客服大模型优化师

智能客服是大模型落地最成熟的场景之一，优化师的核心目标是让客服“更懂用户、更贴心”。比如优化“语义理解模型”，让客服能识别用户的“隐含需求”——比如用户说“最近快递一直没到”，模型能自动关联订单号，查询物流状态，而不是机械回复“请提供订单号”；或是设计“情感识别功能”，当用户语气愤怒时，自动转人工客服，并同步历史对话，减少用户重复表述。

这个岗位需要频繁和用户反馈打交道，比如整理“用户投诉最多的问题”（如“退款到账慢”），针对性优化模型回答逻辑，提升用户满意度。

招聘要求：

• 学历：计算机、语言学、传播学等相关专业本科及以上；
• 技能：熟悉自然语言处理技术（如意图识别、实体抽取），掌握大模型微调方法，有智能客服或问答系统优化经验；
• 软能力：具备用户思维，善于从反馈中发现问题，沟通能力强（需协调算法团队落地优化方案）。

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！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

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

• …

  👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

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】