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本文为在校学生和行业新人提供进入大模型领域的转型建议。
文章分析了大模型工程师的四大需求方向：数据、平台、应用和部署，并指出应用方向虽前景广阔，但需深厚的业务经验。
推荐新人从数据或平台工程入手，强调数据构建和基础设施的重要性。
最后，文章总结了给新人的几点建议，如系统学习、关注数据、选择垂直领域等，并提供了大模型从零基础到进阶的学习路线。
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随着AI大模型的爆火，在全球范围内引发了一场AI“狂飙”，也在业界点燃了一场百模大战。
基于近两年我在大模型领域的实践经历，想为在校学生/行业新人提供一些转型到大模型领域的建议。
首先你可以在求职网站搜索一下“大模型”关键词，看一下招聘JD，基本可以了解现在业内对大模型工程师的需求方向和能力要求。
总结一下，大致可以分为4类:
1.做数据的(大模型数据工程师，爬虫/清洗/ETL/Data
Engine/Pipeline)
2.做平台的(大模型平台工程师，分布式训练大模型集群/工程基建)
3.做应用的(大模型算法工程师，搜/广/推/对话机器人/AIGC)
4.做部署的(大模型部署工程师，推理加速/跨平台/端智能/嵌入式)
如果是你，会怎么选？
很多人第一眼恐怕会毫不犹豫锁定选项3，一门心思要做应用端，站在技术最前沿，做出老板和用户都能直接感知的核心“产品”。
/> 不过，我得先给大家浇点冷水：在AI算法这行，3号位可是相当吃业务经验的。 如果你本就是算法老兵，比如NLP工程师，或者搞语音助手、对话机器人的，顺理成章转向相关方向的大模型算法工程师，这很自然。 把大模型的新方法融入现有业务，拿到实在的产出，在市场上找这类岗位也相对容易。 但如果你是CS方向的实习生/应届生，或是跨界转行奔大模型来的，3号位未必是最佳起点。 别陷入一个误区：以为大模型算法工程师就是调调模型、拉拉超参，搞搞预训练、微调（finetune）、指令微调（SFT）这些。 现实是，这类核心模型工作只占很小一块，一个团队里通常也就个把人专职做，或者只是工程师工作的一小部分。 注意一点：新人进去，超过90%都不可能直接上手模型调优。 绝大多数情况，会让你从配环境、搭链路开始干起，然后是做数据、整理数据、清洗数据、分析数据、做调研、写写功能（function）、工具（tools）……这些都是基础体力活。 /> 干熟、干出色了，表现机灵的，才可能慢慢接触模型实验。 表现更突出的，才有机会逐步对接线上业务。 甚至有不少人，干了好几年，还在处理边角料、脏活累活，核心业务的门都摸不着。 对于刚入行的新人，学历背景好的，争取进大公司实习转正；背景稍弱的，不妨考虑中小公司积累业务经验。 很多人常常忽略了1、2、4号位。 可能觉得学了那么多算法基础、机器/深度学习、了解了大模型，回头去做数据有点“屈才”。 但我想告诉你，1号位其实是更多转行选手更容易上岸的路径。 条条大路通罗马，并非只有一条独木桥。 首先， 国外大模型技术目前至少领先国内两年。 虽然国内模型雨后春笋般冒出几十上百个，真正能打的没几个。 究其根本，许多关键技术仍未突破。 算法本身，GPT的秘密已非独家。 剩下的关键是什么？一是数据，二是工程技巧。 单说数据。 通用大模型训练，数据来源哪里找？数据质量怎么控？如何过滤有毒信息？语言筛选与比例如何定？数据去重怎么做？数据规范化处理如何执行？评测集怎么构建？这些活，既是体力活，更是技术活。 至于垂直领域（如金融、电商、车企）的数据构建，就更考验功夫了：业务数据怎么来？数据不够怎么办？完全没有数据怎么办？高质量微调数据如何构建？能把这些问题解决好，模型就成功了一大半。 因此， 当下现状是，有经验的数据工程师，非常稀缺。 再说2号位。 如果你原本就是搞工程的，或者对工程感兴趣，我比较建议选这个。 1和2本质没区别，都是服务于大模型业务，也叫大模型基础设施建设，目的就是让模型训练得更好、跑得更快。 这岗位主要干啥？ 计算层面： 搞分布式计算、并行计算、高性能计算（不少公司这三者也不严格区分）。 硬件层面： 折腾大模型训练集群、GPU集群、CPU/GPU混合集群，管着几百上千张卡，操心它们的利用率和机器健康状态（有没有挂掉的）。 中小公司这里通常是开发运维一体，一人干俩工种。 平台层面： 做LLMOps，也就是pipeline。 把数据、模型训练、预测、上线监控打包集成，跟着业务团队跑，做适配，造很多高效（高校应为高效？）的轮子，让业务团队用着顺手，省去重复开发时间。 这块整体在大模型时代稳中有升，因为很多从业者是从之前的深度学习平台、大规模机器学习平台转过来的，技术代沟相对小。 所以，对AI工程感兴趣的，可选此方向。 最后说4号位。 这岗位之前就有，但大模型这两年让它尤其火热。 为啥？部署大模型太烧钱了！模型本身延迟就高，30B以上的模型，对算力、显存要求极高。 老板关心啥？一方面是大模型产品（业务指标）要好看，方便宣传（PR）；另一方面，必须控制成本。 大公司、独角兽资源丰厚除外。 一般企业里，一个P8级别的leader，要在公司抓业务、拉资源、找人，本就不易。 “降本增效”是2023年以来几乎所有公司的主旋律。 老板们非常关心你省了多少钱——比如把推理效率提高一倍，成本就实实在在地降了一半。 回到大模型部署工程师，这岗位主要有两大方向： 云端部署： 能做推理加速平台；也能跟着业务走，做大模型定制化加速（比如Owen-7b的加速）。 还可以搞大模型推理引擎（比如搜索/问答的推理引擎），核心是在高并发用户场景下，保证用户SLO的前提下，使劲优化延迟（latency）和吞吐量（throughput）。 端侧部署： 也就是在消费级GPU/NPU以及边缘设备上部署大模型，同时让领域大模型小型化，推动业务真正落地。 总的来说， 大模型部署工程师需要掌握工程能力、系统能力，并对硬件有一定了解。 虽然现在各种推理框架降低了点难度，它依然是个很有竞争力的工种。 你得懂计算图和算子（OP）的优化，了解各种推理框架的缓存/显存优化策略，还得明白LLM结构在运行时的系统架构。 这个岗位一般不建议新人入场，因为太吃经验了。 建议先从2进场，然后逐步转到4 /> 最后总结一下，给准备入场大模型的新人几点小的建议: 1.不要只关心finetune，SFT，RLHF，作为系统性学习是OK的，切忌花太多精力。 2.想做应用的，建议focus到某个垂直领域比如对话机器人，问答系统，金融/医疗/教育方向，找一个具体的场景，把它做好，做深 3.多关心数据，data pipeline，高质量训练/测试集的构建经验，对数据的sense，是最直接，也是最适合用到未来工作当中的 4.大模型不只有算法，也可以有工程。 大公司拼的都是基建，平台是对业务的支撑，牛比的infrastrure是大模型产品成功不可或缺的因素 以上就是对新手入行LLM的一些建议和分享。 我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。 那些率先拥抱 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。 我整理出这套 大模型突围资料包： 完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇 /> 人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。 从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。 />智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。 AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。 麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。 /> 包含提示词工程、RAG、Agent等技术点 AI大模型学习路线图（还有视频解说） 全过程AI大模型学习路线 /> 市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的 /> 这些资料真的有用吗? 这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。 目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。 所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。 这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。 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，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。 /> 智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。 课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。 学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！ /> 如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！ 应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。 零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。 业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。 😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓** /> 最后
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
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资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
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③学习电子书籍和技术文档
④各大厂大模型面试题目详解
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⑤
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