大模型｜2025人才市场洞察与薪酬指南，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

继续ChatGPT开启语言大模型引领的新一轮AI革命以来，世界各地知名大企公司推出了技术创新和大模型产品，标志着大模型技术的成熟和大规模应用的开始，世界俨然走进了AI时代。

图｜网易

01 行业趋势

进入2024年以来，大模型领域呈现出如下发展趋势：

**一是算力底座：**迈向10万卡集群量变，速度和效率双提升。

**二是推理分析：**LLM带来推理能力跃迁，开启“智力即服务”。

**三是创意生成：**AIGC应用爆发，降低专业创作门槛。

**四是情绪感知：**LLM赋予机器情感价值，打开人机陪伴市场。

**五是智能制造：**大模型提升工业新质生产力。

**六是游戏环境：**大模型与游戏共生，打造Agent最佳训练场。

**七是移动革命：**端侧模型优化带来应用入口变革。

**八是具身智能：**人型机器人与大模型共同进化，为外脑提供“躯体”。

**九是开源共享：**开源生态实现降本普惠，推进”外脑“共享和迭代。

**十是人机对齐：**人机对齐是大模型产品的重要竞争力，也关乎通用人工智能的未来。

图｜网易

02 人才市场

2024年1-7月份，大模型行业人才市场整体呈现稳中有升的态势，既有供不应求，也有人才饱和的情况，主要表现如下：

一是人才需求方面。

大模型领域人才需求整体上持续增长，但也有供大于求、人才饱和的情况，部分核心关键的技术研发人才仍然供不应求。

二是岗位紧缺方面。

招聘企业仅在云计算、音视频算法、大模型算法等高技术/研发岗位处于紧缺状态，主要包括：

大模型算法工程师、AIGC算法工程师、语言算法工程师、广告算法工程师、反欺诈-风控算法工程师、搜索算法工程师、产品经理、产品架构师、JAVA工程师、后端开发工程师、人工智能工程师、推荐算法工程师、C++工程师、云计算工程师、图像识别/计算机视觉工程师、自然语言处理工程师、机器人算法工程师、智能驾驶系统工程师、导航算法工程师、数据研究员、数据架构师、深度学习工程师、数据分析师、数字前端工程师等。

三是跳槽薪酬方面。

2024年1-7月份，大模型领域新发岗位平均年薪约为60万元。

与过去几年大模型领域人才跳槽动辄涨薪2-3倍相比，2024年度大模型领域跳槽薪酬涨幅相对理性，整体涨幅多在30-50%。

四是人才集中度方面。

大模型领域的人才集中度非常高，主要集中在一线城市，其中北京占比为32.19%、上海为16.85%和深圳为10.07%。

五是应用领域方面。

大模型岗位需求和招聘企业主要在纯互联网、电子商务、新零售、新生活服务、新金融科技、游戏、企业数字化服务、通信、新能源汽车等新兴经济产业领域。

六是人才画像方面。

随着大模型领域人才薪酬整体提高，相应地招聘企业对领域的人才要求也是水涨船高：

如学历要求以硕士和博士为主，工作年限需要3-5年且以年轻人为主，需要具备编程语言、机器学习框架、神经网络等专业技能和知识。

七是人才流动性方面。

大模型领域人才表现出对该领域的技术所吸引和对前景保持乐观，人才多为主动加入，跳槽的积极主动性比其他领域更高。

人才主要在高科技企业、互联网、通信、人工智能领域企业之间流动。

图｜网易

03 薪酬洞察

根据2024年1-7月人才市场的相关数据，大模型行业相关核心关键职位/岗位跳槽薪酬仍有高涨幅且处于稳中有升的态势，具体如下图：

备注：以上核心职位/岗位的年薪以一线城市为参考，K=千元人民币,M=百万元人民币。
下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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