大模型岗位全景图：从预训练到Prompt，小白也能看懂，建议收藏学习

文章将大模型岗位分为五个梯队：第一梯队是预训练和Infra工程师，技术壁垒最高；第二梯队是模型优化、后训练和多模态专家；第三梯队是应用开发工程师，需求最大；第四梯队包括数据工程、风控和评估等支撑岗位；第五梯队是Prompt工程师，门槛低但天花板有限。文章强调当前大模型领域人才缺口大，传统程序员可通过系统学习实现职业转型，并提供了学习资源。

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从夯到拉，锐评大模型岗位！

🥇第一梯队:夯

这一梯队的工作直接决定了大模型的底层能力和性能上限，技术壁垒非常高，是真正的硬核技术战场。🔥

1.预训练工程师

• 日常工作:负责大模型的底层架构设计与实现，主导基座模型的预训练全流程。包括构建和优化分布式训练框架(如MegatronDeepSpeed)，处理海量无标注数据的清洗与预处理，监控训练过程中的Loss收敛情况，解决大规模集群训练中的显存溢出(OOM)、通信瓶颈等底层系统级问题。
• 新手友好度：（极低）通常要求顶尖院校博士或具备深厚系统与算法功底的资深工程师
• 优势：些技术护城河极深，掌握模型核心，薪资处于行业顶端
• 避雷：避免进入算力和数据资源不足的团避雷:队，否则难以积累核心经验。

2.Infra工程师(大模型方向)

• 日常工作：负责大模型基础设施的构建与维护。包括设计和优化高效的训练与推理引擎，实现万卡集群的调度与通信优化，开发模型压缩、量化和加速技术，保障大模型训练任务的稳定性、高效性和低成本。
• 新手友好度：（极低）要求精通-C++/Rust，具备扎实的计算机体系结构、操作系统和分布式系统背景。
• 优势：技术通用性强，是AI落地的根基，职业发展路径宽广。
• 避雷：避免沦为单纯的底层运维，要聚焦于系统架构的创新与性能突破。

🥈第二梯队:顶级

这一梯队负责将预训练好的“毛坯模型”打磨成品:赋予其特定的智能行为和专业能力。

1.基座模型优化

• 日常工作：在现有基座模型基础上进行算法级优化。包括探索新型模型架构(如MOE、Mamba)，研究ScalingLaw，优化注意力机制，以及通过算法改进提升模型在特定领域(如代码、数学)的推理能力和泛化性能。
• 新手友好度：（极低）需要对深度学习理论和模型架构有深刻理解
• 优势：处于技术前沿，容易产出高价值的专利或论文。
• 避雷：避免只做简单的超参数调整，要追求算法层面的创新。

2.后训练(SFT/RLHF)

• 日常工作：包负责大模型的对齐(Alignment)工作。包括设计和构建高质量的指令微调(SFT)数据集，实施基于人类反馈的强化学习(RLHF)流程，训练奖励模型(RewardModel)，通过算法优化使模型输出更符合人类偏好、更安全、更有用。
• 新手友好度：（中等）需要涉及算法与数据工程的结合
• 优势：决定模型的产品化体验，是当前落地的关键环节。
• 避雷：避免只做数据标注的管理，要深入理解对齐算法的原理。

3.多模态

• 日常工作：研究和开发跨模态的模型能力。包括设计视觉-语言(VLM)等跨模态模型架构实现图像、视频、语音与文本的联合建模与理解，解决多模态数据的对齐、融合与生成问题。
• 新手友好度：(中等)需熟悉CV、NLP等多个领域的技术。
• 优势：技术想象空间大，是下一代AI的重要方向。
• 避雷：避免做简单的多模态特征拼接，要追求深度融合。

🥉第三梯队:人上人

这是目前市场需求最大、最能直接创造商业价值的领域，也是大多数工程师的首选。

应用开发工程师(AIAgent/行业解决方案)

• 日常工作：基于大模型API或开源模型，开发具体的AI应用产品。包括设计和实现智能体(Agent)的规划与执行逻辑，构建检索增强生成(RAG)系统，进行向量数据库的集成与优化，以及将AI能力嵌入到具体的业务场景(如客服营销、办公)中。
• 新手友好度：（高)更看重工程实现和业务理解能力
• 优势：需求旺盛，薪资可观，能快速积累项目经验。
• 避雷：避免只做简单的API封装(套壳)，要深入理解Agent的工作流编排和复杂系统的调试。

📊第四梯队:NPC

这些岗位虽然不直接主导模型研发，但却是大模型稳定运行和高质量输出的基石。

1.数据工程师(大模型方向)

• 日常工作：构建大模型训练所需的数据流水线。包括海量多源异构数据的采集、清洗、去重、脱敏、格式化处理，以及数据质量的评估与监控，确保输入模型的数据是高质量且合规的。
• 新手友好度：(高)。具备扎实的数据处理技能即可入门。
• 优势：需求稳定，技术栈通用(Python,SOL,大数据生态)
• 避雷：避免只做重复性的体力劳动，要关注数据质量对模型效果的影响机制。

2.风控/安全

• 日常工作：负责大模型的内容安全与合规。包括设计和实施敏感词过滤、对抗攻击(越狱)防御机制，构建安全评测体系，确保模型生成内容无害、无偏见、符合法律法规。
• 新手友好度：内容安全策略。(中等)。需要熟悉NLP技术及
• 优势：随着监管趋严，岗位重要性日益提升。
• 避雷：避免规则过于僵化影响用户体验，要在安全与可用性间找平衡。

3.模型评估

• 日常工作：建立大模型的评测体系。包括设计评测指标和基准(Benchmark)，开发自动化评测脚本，组织人工评测，从准确性、安全性、有用性等多个维度对模型能力进行量化分析，并输出改进建议。
• 新手友好度：(中等)。需要严谨的逻辑和数据分析能力。
• 优势：能全局视角理解模型优缺点。
• 避雷：避免评测脱离实际业务场景，要让数据驱动研发迭代。

🎣第五梯队:拉

这是一个门槛较低但天花板明显的岗位，适合作为切入点，但不适合作为终点。

Prompt工程师/优化师

• 日常工作：设计、测试、优化和固化提示词(Prompt)，通过调整输入指令的结构和内容挖掘大模型在特定任务上的潜力，编写提示词模板库以实现标准化输出。
• 新手友好度：（极高)。对编程要求低，对语感和逻辑有要求
• 优势：上手极快，能迅速建立对模型能力的直观认知。
• 避雷：天花板低，可替代性强。切记:不要长期停留在此岗位，必须尽快向应用开发或算法方向转型。

🎈写给转型路上的程序员：机遇与行动指南

当下的大模型领域，正处于“技术快速迭代、需求爆发增长、人才供给不足”的黄金发展期。从全球范围来看，欧美国家凭借早期的技术积累，在大模型底层架构与核心算法上占据优势，而中国则在大模型的行业应用与场景落地方面走在前列——目前国内已有超过100家企业推出自研大模型，覆盖金融、医疗、工业、教育等20多个行业，初步形成了“技术研发+场景落地”的产业生态。

与此同时，国内大模型领域的人才缺口也日益凸显。据IDC统计，2025年中国大模型相关岗位的人才需求将超过50万，而目前具备实战能力的专业人才不足10万，尤其是中高级人才（如能独立负责大模型项目的工程师、具备跨行业落地经验的产品经理） ，更是“一才难求”。对于传统程序员而言，这正是“换道超车”的绝佳机会——你的编程基础、工程化经验，都是转型大模型领域的宝贵财富，只需补充针对性的知识与技能，就能快速填补人才缺口，实现职业升级。

如果你仍在迷茫“如何入门”，不妨从“系统学习”入手——选择一套涵盖“基础知识+工具实践+项目实战”的大模型学习路线，明确每个阶段的学习重点，避免盲目跟风。记住，大模型领域不缺“了解概念”的人，缺的是“能解决问题”的人——只有通过持续学习与实战，将技术转化为实实在在的项目能力，才能在激烈的竞争中站稳脚跟。

最后想对你说：AI浪潮不会淘汰程序员，只会淘汰“不愿改变”的程序员。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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