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近两年来，大模型技术的爆发式发展彻底点燃了科技圈，无论是深耕Java、C++的后端开发者，专注交互的前端工程师，还是从事数据处理、架构设计的技术人，都纷纷将目光投向了大模型领域，开启了新一轮的技术深耕与转型热潮！

在这个技术迭代的关键节点，很多技术从业者和入门小白都充满了困惑。后台也频繁收到大家的提问：当前AI行业就业市场到底怎么样？不同技术背景该选择哪个大模型细分方向深耕？新手入门该瞄准哪些岗位更易落地？

（大模型招聘情况）

为了给大家清晰的答案，我秉持技术人“刨根问底”的严谨态度，系统收集整理了近期多渠道的招聘信息（JD）——涵盖BOSS直聘、智联招聘等主流招聘平台，以及腾讯、字节跳动、华为、商汤等科技大厂官网，筛选出上百份与大模型、AI Agent紧密相关的优质岗位。通过对这些JD的深度拆解分析，总结出了这份贴合技术人需求的行业招聘全景数据，帮大家找准转型和学习的方向。

（岗位情况）

一、核心岗位分类解析：适配不同技术基础

1. 算法研究类：前沿技术探索的核心岗位

这类岗位是大模型技术创新的核心驱动力，目前主要集中在头部大厂和专业AI公司的研究院。比如科大讯飞面向NLP、语音、视觉、AIGC、工业AI等多个细分方向招聘的AI研究算法工程师，商汤科技的智能驾驶感知静态模型算法专家、多模态大模型研究员，以及字节跳动的大模型智能体研究员等。

这类岗位的核心要求是聚焦前沿技术探索，负责模型的创新设计与深度优化。学历门槛相对较高，普遍要求硕士及以上学历，博士优先，若有顶会论文发表经历，会成为核心竞争力加分项，适合对算法研究有浓厚兴趣、具备扎实学术基础的技术人。

2. AI工程/开发类：需求量最大的转型友好岗

这是当前大模型行业需求量最旺盛的岗位类型，核心职责是将前沿算法落地应用，通过性能优化、系统构建，让技术真正服务于业务。对于有编程基础的开发者来说，这类岗位是转型大模型领域的优质选择。

典型岗位包括腾讯的AI工程架构师、AI数据工程师、AI Agent后台开发工程师，美团的大模型应用后端工程师，字节跳动的AI后端开发工程师，商汤科技的C++软件工程师（智能座舱方向）等。这类岗位重点考察编程能力（Python为必备技能，多数岗位还要求掌握C++/Java/Go）、系统设计能力、分布式开发经验，以及对PyTorch、TensorFlow等AI框架和相关工具的熟练运用程度。

3. AI产品/解决方案类：技术与业务的桥梁

随着大模型技术加速落地千行百业，衔接技术与业务的AI产品/解决方案类岗位需求也日益增长。这类岗位不局限于纯技术开发，更需要从业者兼具技术理解能力、业务洞察力和用户思维，是技术转管理或业务方向的重要路径。

常见岗位有珍岛集团的AI智能体解决方案专家，浩鲸科技的智能体解决方案经理，雷度网络和华为云计算的AI产品经理，字节跳动的AI智能体商业化产品运营，以及腾讯多个业务线的AI产品经理岗位。工作核心是对接客户需求、挖掘业务痛点、设计AI产品方案，并推动全流程落地。

4. Agent专项人才：行业新兴热点岗位

在本次招聘数据拆解中，“智能体（Agent）”是出现频率极高的关键词，已经成为大模型领域的核心热点方向，多家企业专门设立了Agent相关专项岗位，人才缺口明显。

例如华为的AI智能体专家，创昱达信息的AI智能体工程师，蚂蚁集团的PaaS智能体平台研发专家和AI搜索智能体算法工程师，精英世家的智能体算法工程师，以及嘉兴千易的AI智能体开发（Coze工作流搭建）岗位等。这一趋势充分表明，构建能够自主理解任务、规划流程、完成目标的AI Agent，已成为行业技术落地的核心方向之一，相关人才未来发展潜力巨大。

5. AI基础设施/运维类：大模型运转的“基石”岗位

大模型的训练和推理需要强大的算力、存储和网络支撑，因此AI基础设施/运维类岗位是行业不可或缺的“基石”，需求稳定且长期存在，适合有云计算、运维、架构基础的技术人切入。

代表岗位包括旷视科技的AI平台（K8s）SRE运维工程师，商汤科技的云原生容器平台架构师、底层网络架构师，腾讯的AI大模型SRE工程师等。核心职责是负责K8s集群、容器化部署、网络架构、存储系统、计算资源的运维管理与优化，保障大模型训练和应用的稳定高效运行。

二、核心结论：大模型行业的就业与学习方向指引

从本次拆解的上百份JD数据来看，大模型行业的岗位需求呈现出明显的“落地导向”特征：虽然基础研究和模型优化类岗位在头部企业和研究机构中依然占据重要地位，但应用层开发相关岗位的需求更为旺盛。

大量岗位聚焦于“如何利用现有成熟大模型，结合具体业务场景，开发实用的AI应用和智能体”——这一趋势清晰地表明，大模型行业已经从初期的技术探索阶段，逐步迈入“商业化落地、价值变现”的关键阶段，行业更关注技术解决实际问题、创造商业价值的能力，这也是技术发展的必然路径。

对于想要切入大模型领域的小白和转型程序员来说，可根据自身基础精准选择方向：有编程基础的可优先瞄准AI工程/开发类岗位，从应用落地入手快速积累经验；对前沿技术感兴趣、有学术基础的可深耕算法研究或Agent专项方向；具备业务思维的可关注AI产品/解决方案类岗位。建议优先掌握Python、AI基础框架等核心技能，结合目标岗位需求针对性提升，更易在竞争中脱颖而出。

最后

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！

业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰，与其被动应对，不如主动出击，抢先掌握AI大模型核心原理+落地应用技术+项目实操经验，借行业风口实现职业翻盘！

深知技术人入门大模型时容易走弯路，我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包，涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费，免费分享给所有想入局AI大模型的朋友！

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部分资料展示

1、 AI大模型学习路线图

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。

3、 大模型学习书籍&文档

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。

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。

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。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 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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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。

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