一、大模型热门岗位

1. 模型研发工程师

模型研发工程师的核心任务是设计和开发新的深度学习模型架构。这包括但不限于研究最新的模型论文，理解并复现复杂的模型结构，以及在此基础上进行创新改进。此外，工程师还需要关注模型训练过程中的性能优化，确保模型在有限的计算资源下达到最佳效果。

岗位要求：

• 计算机科学或相关专业背景，本科以上学历；
• 精通Python编程，熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；
• 具备良好的数学基础，尤其是线性代数、概率论和微积分；
• 有较强的研究能力和创新精神，能够独立解决技术难题。

选择原因： 对于那些对模型架构有深入理解，喜欢创新和设计的程序员来说，模型研发工程师是一个理想的岗位。它不仅能够让你在技术深度上有所突破，还能让你参与到前沿技术的研究与开发中。
应用领域： 计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
适合人群： 对算法设计有浓厚兴趣，具备一定研究能力的程序员。

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2. 算法工程师

算法工程师的工作重点在于将理论算法转化为实际可用的解决方案。这包括算法的实现、调试、优化以及与实际业务场景的结合。算法工程师需要具备良好的问题分析能力，能够针对不同的业务需求选择合适的算法。

岗位要求：

• 掌握机器学习算法和统计学基础；
• 熟悉数据处理和分析工具，如Pandas、NumPy；
• 有良好的编程能力，能够高效实现算法。

选择原因： 如果你喜欢解决具体问题，对算法应用有热情，那么算法工程师是一个不错的选择。这个岗位能够让你在实际项目中发挥算法的力量，创造实际价值。
应用领域： 金融风控、广告投放、智能医疗、电商推荐等。
适合人群： 具备扎实数学基础，善于数据分析的程序员。

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3. 数据科学家

数据科学家使用大模型进行数据分析和预测，为决策提供科学依据。工作内容包括数据清洗、特征工程、模型训练、结果解释等。

岗位要求：

• 熟悉数据分析流程和机器学习算法；
• 具备良好的统计学知识；
• 能够使用数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn等。

选择原因： 对于对数据分析感兴趣，想要结合模型进行深入分析的程序员来说，数据科学家是一个充满挑战和机遇的岗位。
应用领域： 市场分析、用户行为分析、商业智能等。
适合人群： 具备数据分析背景，对数据敏感的程序员。

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4. AI产品经理

AI产品经理负责定义和推动AI产品的开发，包括市场调研、产品规划、需求管理、项目协调等。

岗位要求：

• 了解AI技术和市场趋势；
• 具备产品管理经验，能够跨部门沟通和协调；
• 有商业洞察力和用户同理心。

选择原因： 适合希望从技术转向管理，同时保持与AI技术紧密联系的程序员。
应用领域： 所有需要AI技术驱动的产品和服务。
适合人群： 具备技术背景，同时具备良好沟通和项目管理能力的程序员。

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5. 机器学习工程师

机器学习工程师负责构建和维护机器学习系统，包括设计实验、实现算法、训练模型、优化模型以及将模型部署到生产环境中。他们还需要处理数据管道和监控模型的性能。

岗位要求：

• 熟悉机器学习流程和常见算法；
• 有实际项目经验，能够处理数据预处理和特征工程；
• 熟练使用机器学习框架和工具，如scikit-learn、XGBoost等；
• 了解模型部署和维护的相关技术。

选择原因： 适合对机器学习全流程感兴趣，希望将算法转化为实际产品的程序员。
应用领域： 自动驾驶、智能助手、物联网数据分析等。
适合人群： 对机器学习有全面了解，具备系统思维和工程能力的程序员。

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6. 深度学习工程师

深度学习工程师专注于深度神经网络的设计、训练和应用。他们通常处理更复杂的数据类型，如图像、视频和音频，并开发能够处理这些数据的先进模型。

岗位要求：

• 精通深度学习理论和实践，包括CNN、RNN、GAN等；
• 有处理大规模数据集的经验；
• 熟练使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch；
• 了解GPU加速和模型优化技巧。

选择原因： 适合对深度学习技术有浓厚兴趣，希望在这个领域深入发展的程序员。
应用领域： 计算机视觉、语音识别、游戏AI、自动驾驶等。
适合人群： 对神经网络有深入理解，喜欢解决复杂数学问题的程序员。

（当然，还有一些其他的热门岗位，感兴趣的朋友也可以自己去招聘网站上看看）

转行大模型领域，可以根据自己的兴趣、技能和职业规划选择合适的岗位。每个岗位都会面临不同的挑战和机遇，关键在于不断学习和实践，以适应这个快速变化的技术领域。

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如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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