大模型岗位细分很多，给大家整理了大模型不同岗位是干什么的，主要工作职责及考核重点，必须学习的技术，薪资范围及入门门槛
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从大类上来分，大模型的岗位可以细分为以下几个
✅技术研发类
▪️大模型算法工程师
▪️分布式训练工程师
▪️多模态大模型研究员
▪️大模型评测工程师
✅工程化类
▪️模型部署与优化工程师
▪️大模型平台工程师
▪️大模型数据工程师
✅应用落地类
▪️大模型产品经理
▪️大模型应用开发工程师
▪️垂直领域大模型专家
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新手入门建议：从“易”到“难”，先上车再超车
作为过来人，给新手3条保命建议：
1. 优先选“工程化/应用类”入门，避开“纯算法内卷”
技术研发类（比如算法工程师）门槛高（硕士起步+顶会论文），新手硬冲容易“陪跑”。不如先从大模型数据工程师（处理数据，门槛低，Python+SQL就能上手）、应用开发工程师（调API做产品，开发基础就行）入手，先积累项目经验，再往算法/分布式方向跳槽
2.技术+业务双修，别只盯着“算法”
大模型不是“纯技术活”，工程化/应用类岗位更缺人：
想搞技术：先学“模型部署/数据处理”（比如用vLLM部署模型、用Spark清洗数据），再补算法（比如Transformer原理、微调方法）；
想搞业务：先学“行业知识”（比如医疗的诊疗流程、金融的风控逻辑），再补技术（比如大模型API怎么调）。
3. 跟着“大厂项目”练，别光看教程
新手容易犯的错是“光看教程，不动手”。建议：
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，开发一个“智能待办生成”小程序（用户说“明天上午10点开会”，自动生成提醒）；
算法岗：用Hugging Face的 transformers 库，复现LoRA微调BERT（做文本分类任务）。
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大模型行业变化快到“季度级迭代”，今天火的岗位（比如多模态），明年可能就饱和。新手别纠结“选zui火的”，先选“自己能上手的”，入职后再通过“内部转岗/在职学习”补短板
#大模型入门 #大模型学习 #大模型面试 #大模型微调 #大模型训练 #大模型学习路线 #大模型 #大模型算法 #大模型 #人工智能
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从大类上来分，大模型的岗位可以细分为以下几个
✅技术研发类
▪️大模型算法工程师
▪️分布式训练工程师
▪️多模态大模型研究员
▪️大模型评测工程师
✅工程化类
▪️模型部署与优化工程师
▪️大模型平台工程师
▪️大模型数据工程师
✅应用落地类
▪️大模型产品经理
▪️大模型应用开发工程师
▪️垂直领域大模型专家
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新手入门建议：从“易”到“难”，先上车再超车
作为过来人，给新手3条保命建议：
1. 优先选“工程化/应用类”入门，避开“纯算法内卷”
技术研发类（比如算法工程师）门槛高（硕士起步+顶会论文），新手硬冲容易“陪跑”。不如先从大模型数据工程师（处理数据，门槛低，Python+SQL就能上手）、应用开发工程师（调API做产品，开发基础就行）入手，先积累项目经验，再往算法/分布式方向跳槽
2.技术+业务双修，别只盯着“算法”
大模型不是“纯技术活”，工程化/应用类岗位更缺人：
想搞技术：先学“模型部署/数据处理”（比如用vLLM部署模型、用Spark清洗数据），再补算法（比如Transformer原理、微调方法）；
想搞业务：先学“行业知识”（比如医疗的诊疗流程、金融的风控逻辑），再补技术（比如大模型API怎么调）。
3. 跟着“大厂项目”练，别光看教程
新手容易犯的错是“光看教程，不动手”。建议：
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，开发一个“智能待办生成”小程序（用户说“明天上午10点开会”，自动生成提醒）；
算法岗：用Hugging Face的 transformers 库，复现LoRA微调BERT（做文本分类任务）。
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大模型行业变化快到“季度级迭代”，今天火的岗位（比如多模态），明年可能就饱和。新手别纠结“选zui火的”，先选“自己能上手的”，入职后再通过“内部转岗/在职学习”补短板
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