大模型技术落地应用一年来，尽管尚未引发全面颠覆性的行业变革，但其已稳步渗透至各类业务场景中。海外科技巨头如谷歌与微软率先布局，推出的AI Agent应用正迅速在各行各业中铺展开来，展现出强大的应用潜力。
国内市场，京东凭借言犀大模型打造的AI Agent同样表现出色，它已深度融入业务全流程。这一系列实践标志着大型模型技术已迈入一个全新的发展阶段。
与此同时，大模型技术的蓬勃发展催生了该领域对一系列专业职位的强烈需求。以下是当前大模型领域内最为热门的五大职位，它们在推动该领域持续进步中扮演着至关重要的角色。
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热需岗位一
AI大模型工程师
AI大模型工程师无疑是推动技术进步的先锋力量。他们承担着设计、开发和优化AI大模型的重任，从模型架构的精妙布局，到参数的精细调校，再到训练过程的深度优化，每一步都凝聚着他们的专业智慧和技术匠心。
胜任这一岗位的求职者需具备计算机科学、数学或相关领域的深厚学术背景，精通机器学习、深度学习等前沿算法原理，并熟练掌握Python、C++等编程语言，同时还需深入理解AI应用的实际需求，确保模型的设计和优化能够精准对接业务需求。
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热需岗位二
自然语言处理（NLP）工程师
自然语言处理作为AI大模型应用的关键领域，正引领着人机交互的新一轮革命。NLP工程师致力于自然语言处理算法的研发与应用，涵盖文本分类、情感分析、实体识别、机器翻译等多个方面。
这一岗位要求求职者不仅具备计算机科学、语言学或相关领域的扎实理论基础，还需紧跟NLP领域的最新技术动态，熟练掌握相关算法，并具备出色的编程实践能力，此外，还需深入了解AI应用的实际场景，为NLP算法的研发与应用提供切实可行的解决方案，推动语言智能技术的广泛应用。
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热需岗位三
AI产品经理
AI产品经理是连接技术与市场的关键纽带，他们负责AI产品的全生命周期管理，从规划、设计到推广、运营，每一步都需确保产品能够精准满足用户需求并创造商业价值。
胜任这一岗位的求职者需具备产品管理、市场营销或相关领域的丰富经验，对AI技术的最新发展趋势和应用场景有深刻洞察，同时，还需具备敏锐的市场洞察力和用户分析能力，能够准确把握市场趋势和用户需求，为产品的规划、设计和优化提供有力支持，推动AI产品的商业化进程。
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热需岗位四
数据科学家
在AI大模型时代，数据科学家扮演着至关重要的角色。他们负责数据的收集、清洗、分析和挖掘，为AI大模型提供高质量的数据支撑。
求职者需具备统计学、数学或相关领域的坚实基础，精通数据挖掘和机器学习算法，并具备强大的数据处理和分析能力，此外，还需深入了解AI应用的实际需求，确保数据的收集、清洗和分析能够精准对接业务需求，为AI大模型的训练和优化提供有力的数据支持。
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热需岗位五
算法专家
算法专家在大模型技术的持续创新中扮演着至关重要的角色。他们致力于研究和开发新型算法，以不断提升模型的性能与效率。
这一岗位需拥有坚实的数学基础和深厚的编程技能，能够独立设计、开发和优化各类算法，满足大模型训练与应用的多样化需求。
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综上所述，在AI浪潮的强劲推动下，大模型领域正孕育着大量新兴且高度需求的职业岗位。这些岗位不仅要求从业者具备扎实的技术基础和丰富的实践经验，更需具备持续学习和勇于创新的精神。
对于求职者而言，深入了解这些岗位的需求和特点，将有助于他们更好地规划职业发展路径，提升个人竞争力，从而在职场竞争中脱颖而出，实现个人价值的最大化。
图源：任仕达中国《2024年市场展望与薪酬报告》
如欲了解更多2024年科技与数字化领域市场趋势与薪酬数据，请点击下方图片查看完整版《2024年市场展望与薪酬报告 - 科技与数字化》。
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！
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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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