2025年最火IT岗——AI大模型开发工程师，月薪25k都算低的(非常详细）丛零基础到精通，收藏这篇就够了!

目前，已经可以说人工智能（AI）是推动社会进步和产业升级的重要力量。

其中，AI大模型作为人工智能领域的核心技术之一，正引领着新一轮的技术革命。

2024年，AI大模型开发工程师无疑成为了IT行业中最炙手可热的岗位之一，这不仅是市场需求的直接反映，更是AI技术发展的必然结果。

AI大模型开发的前景与优势

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**前景广阔：**根据北京大学国家发展研究院与智联招聘联合发布的《AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究:2024》报告，AI大模型相关岗位的需求显著增加，特别是自然语言处理（NLP）和深度学习领域的岗位，招聘需求翻倍增长。这一趋势表明，随着AI技术在医疗、金融、智能家居等各行各业的广泛应用，AI大模型开发工程师的就业前景极为广阔。

**薪资优厚：**AI大模型开发工程师的薪资水平也处于行业前列。报告显示，自然语言处理和深度学习岗位的平均招聘月薪分别高达24007元和26279元，且增速领先。这充分证明了市场对AI大模型开发人才的高度认可和迫切需求。

**技术引领：**AI大模型工程师不仅是技术的使用者，更是技术的推动者。他们掌握着如GPT-4、BERT、Transformer等尖端技术，这些技术正在深刻改变着我们对人工智能的认知和应用。随着技术的不断进步，AI大模型开发工程师将在更多领域发挥关键作用.

AI大模型开发的工作内容

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AI大模型开发工程师的主要工作内容涵盖了从模型设计、训练到优化、部署的全过程。具体来说，他们需要：

**深度学习和自然语言处理：**深入理解各种神经网络模型、注意力机制、序列建模和语言表示学习等技术，并将其应用于实际项目中。

**模型设计与架构：**确定模型的整体结构，包括层数、参数数量和连接方式等，同时考虑模型的可扩展性、计算效率和内存占用等因素。

**数据预处理与模型训练：**收集和准备大量文本数据，进行清洗、标记和表示转换等预处理步骤，然后使用强大的计算资源进行模型训练。

**模型评估与优化：**使用各种评估指标和测试数据来评估模型的性能和质量，进行模型微调、网络剪枝或其他优化技术的应用。

**团队协作与沟通：**与团队成员紧密合作，共同解决模型开发和部署过程中的挑战和问题。

AI大模型开发的核心能力

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**扎实的数学和编程基础：**AI大模型开发需要深厚的数学功底，如线性代数、微积分、概率统计等，同时需要熟练掌握至少一门编程语言（如Python），并了解数据结构和算法。

**深度学习框架与工具：**熟悉并熟练使用流行的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和相关工具，能够实现和优化深度学习模型的代码。

**数据处理与清洗：**具备数据处理和清洗的技术能力，以确保输入数据的质量，提高模型的性能和泛化能力。

**持续学习与创新能力：**AI领域不断发展，新技术层出不穷，AI大模型开发工程师需要保持对新技术和研究的敏感性，持续学习并创新应用。

**沟通与协作能力：**在跨学科团队中有效沟通和协作，共同推动AI应用的实际落地。

对于想学习AI大模型开发的人群，以下是一条核心的学习建议：

**系统学习与实践结合：**首先，打好坚实的数学和编程基础，掌握线性代数、微积分、概率统计等数学知识和Python等编程语言。其次，深入学习深度学习和自然语言处理领域的基础知识，包括各种神经网络模型、注意力机制等。同时，通过参与开源项目、阅读学术论文和参加学术会议等方式，了解最新的研究进展和技术动态。最后，通过动手实践来加深对知识的理解和掌握，可以从简单的模型实现开始，逐步挑战更复杂的问题。

如何学习AGI大模型？

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👉AGI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。


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👉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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