⁉️最近好多人问我大模型岗位怎么选？不同岗位到底干啥的？入门要学啥？根据我的学习历程整理了下?
?先给大家划重点：大模型岗位分3大类，新手优先选工程化/应用类，别硬冲算法内卷！
? 大模型岗位细分
一、技术研发类（门槛最高）
1.大模型算法工程师：搞模型架构设计、训练优化，要懂Transformer、深度学习，硕士起步+顶会论文
2.分布式训练工程师：负责大规模模型训练集群搭建，需掌握分布式系统、GPU调度，本科以上+项目经验
3.多模态大模型研究员：研究文本/图像/语音跨模态融合，要深耕多模态算法，博士优先
4.大模型评测工程师：设计评测指标、找模型漏洞，需懂评测框架、数据分析，本科以上
二、工程化类（适合大多数人）
1.模型部署与优化工程师：把训练好的模型落地上线，优化速度/性能，要学vLLM、TensorRT，本科以上
2.大模型平台工程师：搭建大模型开发平台，需掌握云原生、微服务，本科以上
3.大模型数据工程师：处理训练数据（清洗/去重/标注），会Python+SQL+Spark就行，大专以上就能冲！
三、应用落地类（市场缺口大，技术+业务结合）
1.大模型产品经理：规划大模型应用产品，要懂行业需求+产品逻辑，本科以上
2.大模型应用开发工程师：调API做产品（比如智能客服、问答机器人），会开发基础+API调用，本科以上
3.垂直领域大模型专家：深耕医疗/金融/教育等领域，懂行业知识+大模型微调，有行业经验优先
⚠️ 新手几个建议
别贪多，基础→应用→实战，稳扎稳打!
1、优先选工程化/应用类入门
算法岗太卷，硕士+论文是标配，新手硬冲大概率陪跑。不如先从数据工程师、应用开发工程师入手，积累项目经验后再跳槽升级！
2、技术+业务双修
想走技术线：先学模型部署/数据处理，再补Transformer原理、微调方法
想走业务线：先吃透行业知识，再学大模型API调用，复合型人才很吃香
3、跟着大厂项目练
光看不动手等于白学，推荐几个入门项目：
数据岗：用Kaggle的Quora Question Pairs数据集，练文本去重+清洗
应用岗：用通义千问API，做一个智能待办生成小程序
算法岗：用Hugging Face的transformers库，复现LoRA微调BERT做文本分类
大模型行业现在还在快速发展，岗位需求多，只要找对方向认真学习就能入门！祝大家都能顺利上岸～
#大模型 #前端转行 #程序员转行 #AI人工智能 #ai #大模型应用开发
?先给大家划重点：大模型岗位分3大类，新手优先选工程化/应用类，别硬冲算法内卷！
? 大模型岗位细分
一、技术研发类（门槛最高）
1.大模型算法工程师：搞模型架构设计、训练优化，要懂Transformer、深度学习，硕士起步+顶会论文
2.分布式训练工程师：负责大规模模型训练集群搭建，需掌握分布式系统、GPU调度，本科以上+项目经验
3.多模态大模型研究员：研究文本/图像/语音跨模态融合，要深耕多模态算法，博士优先
4.大模型评测工程师：设计评测指标、找模型漏洞，需懂评测框架、数据分析，本科以上
二、工程化类（适合大多数人）
1.模型部署与优化工程师：把训练好的模型落地上线，优化速度/性能，要学vLLM、TensorRT，本科以上
2.大模型平台工程师：搭建大模型开发平台，需掌握云原生、微服务，本科以上
3.大模型数据工程师：处理训练数据（清洗/去重/标注），会Python+SQL+Spark就行，大专以上就能冲！
三、应用落地类（市场缺口大，技术+业务结合）
1.大模型产品经理：规划大模型应用产品，要懂行业需求+产品逻辑，本科以上
2.大模型应用开发工程师：调API做产品（比如智能客服、问答机器人），会开发基础+API调用，本科以上
3.垂直领域大模型专家：深耕医疗/金融/教育等领域，懂行业知识+大模型微调，有行业经验优先
⚠️ 新手几个建议
别贪多，基础→应用→实战，稳扎稳打!
1、优先选工程化/应用类入门
算法岗太卷，硕士+论文是标配，新手硬冲大概率陪跑。不如先从数据工程师、应用开发工程师入手，积累项目经验后再跳槽升级！
2、技术+业务双修
想走技术线：先学模型部署/数据处理，再补Transformer原理、微调方法
想走业务线：先吃透行业知识，再学大模型API调用，复合型人才很吃香
3、跟着大厂项目练
光看不动手等于白学，推荐几个入门项目：
数据岗：用Kaggle的Quora Question Pairs数据集，练文本去重+清洗
应用岗：用通义千问API，做一个智能待办生成小程序
算法岗：用Hugging Face的transformers库，复现LoRA微调BERT做文本分类
大模型行业现在还在快速发展，岗位需求多，只要找对方向认真学习就能入门！祝大家都能顺利上岸～
#大模型 #前端转行 #程序员转行 #AI人工智能 #ai #大模型应用开发