【2025版】最新大模型就业方向:五大核心岗位需求攀升,(非常详细)从零基础入门到精通,收藏这篇就够了

AI全栈大模型工程师(十一)AI编程 给出需求,获得技术选型建议完成全局框架搭建,比如:工程框架,类的框架(不建议框架和功能一起完成,容易超过 GPT 处理能力)完成局部小型任务。比如:一个函数,正则表达式,全套 try-catch,对某 API 的调用等对已有代码改写,比如:加功能、注释、测试用例,让代码更易读、易维护、更安全根据错误信息改 bug解释代码,辅助阅读代码开发工具使用,比如:VSCode 配置,各种命令行参数询问技术问题ChatGPT 编程能力调研报告。 阅读详情

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!
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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疾病负担研究(GBD)介绍 今天我们来聊一聊第一个公共数据库——GBD数据库,全称叫做global burden of disease(全球疾病负担),该数据库每年都会更新,目前已经更新到GBD2019。 这里直接给大家贴出网址:Global Burden of Disease Study 2019 (GBD 2019) Data Resources | GHDx 上图中红色圈圈标识的就是数据库的数据获取界面的链接,大家直接点击即可. 数据的检索十分方便: Context下拉菜单中可以选择不同的选项,默认是caus 阅读详情

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YOLOv8改进 | 融合篇,YOLOv8改进主干网络为MobileNetV3+CA注意机制+添加小目标检测层(全网独家首发,实现极限涨点)

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在职AI算法工程师,擅长计算机视觉,YOLO目标检测、分割等,擅长web、pyqt界面可视化,好内容持续更新中,来这里跟大家一起学习,共同进步 2857

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程序员_大白
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