最近很多朋友问我：“现在转行大模型，到底选哪个岗位？我现在是做xxxx的，转什么合适？”结合行业现状和招聘趋势，聊聊最火的三个方向：算法工程师、AI应用开发工程师、AI产品经理。
1. 算法工程师
最开始是一个经常改模型改模块做全量训练的岗，但现在训基座模型、模型结构的岗需求已经很少了，主要是根据应用做模型预训练、微调，推理优化，设计数据流程，写prompt，Agent/RAG。
技术栈要求：Python、PyTorch/TensorFlow框架，懂深度学习理论，熟悉主流大模型和训练细节（如LoRA、GPO、Transformer系列等等）。
2. AI应用开发工程师
一开始是写前后端、调langchain写prompt，目前和算法工程师的边界越来越模糊了，会涉及到模型部署、推理优化、Agent、RAG，甚至有时候也需要上手微调模型。
技术栈：需要同时懂开发技术栈（后端、中间件相关，如docker、redis、restful API）和大模型开发相关技术（如langchain、llamaIndex），偶尔也涉及大模型算法技术栈（RL、SFT），但这方面要求没那么深。
这个岗位对传统开发转行比较友好。
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3. AI产品经理
需要挖掘行业痛点，设计AI产品功能，制定模型性能指标。协调算法和工程团队，推动产品落地。目前由于大模型迅速发展，部分团队的产品经理甚至需要实际做出一个AI应用的demo。
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最后邀请deepseek做个总结：
算法岗：适合理论功底强、热爱钻研技术的“硬核派”，长期天花板高，但入行难度大。
应用开发岗：适合工程经验丰富、想快速切入AI领域的“实战派”，需求量大且转型平滑。
产品岗：适合沟通能力强、具备行业资源的“桥梁型人才”，未来可转向管理或创业。
**最后提醒**：大模型行业变化极快，无论选哪个岗位，持续学习才是王道。
#华为内转 #华为内转岗找人 #未来职业发展 #互联网大厂 #转型 #职场赛道转换
1. 算法工程师
最开始是一个经常改模型改模块做全量训练的岗，但现在训基座模型、模型结构的岗需求已经很少了，主要是根据应用做模型预训练、微调，推理优化，设计数据流程，写prompt，Agent/RAG。
技术栈要求：Python、PyTorch/TensorFlow框架，懂深度学习理论，熟悉主流大模型和训练细节（如LoRA、GPO、Transformer系列等等）。
2. AI应用开发工程师
一开始是写前后端、调langchain写prompt，目前和算法工程师的边界越来越模糊了，会涉及到模型部署、推理优化、Agent、RAG，甚至有时候也需要上手微调模型。
技术栈：需要同时懂开发技术栈（后端、中间件相关，如docker、redis、restful API）和大模型开发相关技术（如langchain、llamaIndex），偶尔也涉及大模型算法技术栈（RL、SFT），但这方面要求没那么深。
这个岗位对传统开发转行比较友好。
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3. AI产品经理
需要挖掘行业痛点，设计AI产品功能，制定模型性能指标。协调算法和工程团队，推动产品落地。目前由于大模型迅速发展，部分团队的产品经理甚至需要实际做出一个AI应用的demo。
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最后邀请deepseek做个总结：
算法岗：适合理论功底强、热爱钻研技术的“硬核派”，长期天花板高，但入行难度大。
应用开发岗：适合工程经验丰富、想快速切入AI领域的“实战派”，需求量大且转型平滑。
产品岗：适合沟通能力强、具备行业资源的“桥梁型人才”，未来可转向管理或创业。
**最后提醒**：大模型行业变化极快，无论选哪个岗位，持续学习才是王道。
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