AI大模型全棧工程師作為AI領(lǐng)域的“全能選手”，其就業(yè)崗位覆蓋了技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用落地、平臺(tái)建設(shè)及跨領(lǐng)域融合等多個(gè)方向。以下是其主要就業(yè)領(lǐng)域及具體崗位：

一、核心技術(shù)研發(fā)類(lèi)崗位

1、AI模型研發(fā)工程師

職責(zé)：設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)并優(yōu)化大型AI模型，研究模型架構(gòu)、算法創(chuàng)新及參數(shù)調(diào)優(yōu)。

技能需求：精通深度學(xué)習(xí)框架，熟悉分布式訓(xùn)練技術(shù)，具備模型壓縮與加速經(jīng)驗(yàn)。

應(yīng)用場(chǎng)景：主導(dǎo)大模型基礎(chǔ)架構(gòu)開(kāi)發(fā)，或針對(duì)垂直領(lǐng)域(如醫(yī)療、法律)進(jìn)行模型微調(diào)。

2、算法工程師

職責(zé)：研究并實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)等算法，支持模型性能優(yōu)化與創(chuàng)新。

技能需求：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，熟悉算法與硬件協(xié)同優(yōu)化(如GPU加速)。

3、AI框架開(kāi)發(fā)工程師

職責(zé)：開(kāi)發(fā)或優(yōu)化深度學(xué)習(xí)框架，提升模型訓(xùn)練與推理效率。

技能需求：熟悉底層計(jì)算架構(gòu)、大規(guī)模分布式訓(xùn)練技術(shù)，具備C++/Python混合開(kāi)發(fā)能力。

二、應(yīng)用開(kāi)發(fā)與落地類(lèi)崗位

1、AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師

職責(zé)：將大模型能力融入實(shí)際場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)智能客服、推薦系統(tǒng)、圖像識(shí)別等應(yīng)用。

技能需求：熟悉API設(shè)計(jì)與集成，掌握前后端開(kāi)發(fā)技術(shù)，具備業(yè)務(wù)場(chǎng)景抽象能力。

典型場(chǎng)景：電商智能推薦、醫(yī)療影像輔助診斷、金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等。

2、AI產(chǎn)品經(jīng)理

職責(zé)：規(guī)劃AI產(chǎn)品功能，協(xié)調(diào)技術(shù)與市場(chǎng)需求，推動(dòng)商業(yè)化落地。

技能需求：需理解模型能力邊界，熟悉敏捷開(kāi)發(fā)流程，具備跨部門(mén)溝通能力。

三、平臺(tái)建設(shè)與運(yùn)維類(lèi)崗位

1、AI平臺(tái)架構(gòu)師

職責(zé)：構(gòu)建AI開(kāi)發(fā)與推理平臺(tái)，整合算力資源、數(shù)據(jù)管道及模型服務(wù)。

技能需求：熟悉容器化部署(如Docker)、云原生技術(shù)(如Kubernetes)，具備大規(guī)模系統(tǒng)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

2、AI運(yùn)維工程師

職責(zé)：監(jiān)控模型運(yùn)行狀態(tài)，優(yōu)化資源調(diào)度，保障服務(wù)穩(wěn)定性。

技能需求：掌握Prometheus、Grafana等監(jiān)控工具，熟悉故障排查與性能調(diào)優(yōu)。

四、交叉領(lǐng)域與創(chuàng)新類(lèi)崗位

1、數(shù)據(jù)科學(xué)家

職責(zé)：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注及特征工程，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

技能需求：擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理(如Pandas、Spark)，熟悉數(shù)據(jù)建模與可視化分析。

2、AI解決方案顧問(wèn)

職責(zé)：針對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)設(shè)計(jì)AI解決方案，如制造業(yè)質(zhì)檢、零售業(yè)個(gè)性化推薦等。

技能需求：需兼具技術(shù)理解與行業(yè)知識(shí)，能夠?qū)⒋竽Ｐ湍芰Τ橄鬄榭蓮?fù)用的解決方案。

3、研究型崗位(如算法研究員)

職責(zé)：探索大模型前沿技術(shù)(如多模態(tài)融合、通用人工智能)，發(fā)表頂會(huì)論文或主導(dǎo)開(kāi)源項(xiàng)目。

技能需求：需具備科研能力，熟悉論文寫(xiě)作與技術(shù)社區(qū)協(xié)作。

五、行業(yè)分布與薪資趨勢(shì)

1、高需求行業(yè)：

科技巨頭：華為等企業(yè)招聘AI工程師，薪資普遍為15-40K·16薪，要求熟悉模型開(kāi)發(fā)與部署。

垂直領(lǐng)域：醫(yī)療、金融、零售等行業(yè)對(duì)AI落地崗位需求旺盛(如智能客服、風(fēng)控模型)。

初創(chuàng)公司：聚焦AIGC應(yīng)用開(kāi)發(fā)，薪資靈活但競(jìng)爭(zhēng)激烈。

2、稀缺技能：

大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)：參與過(guò)65B以上模型全量訓(xùn)練或預(yù)訓(xùn)練的工程師稀缺，簡(jiǎn)歷含金量高。

模型評(píng)測(cè)與優(yōu)化：具備強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型壓縮經(jīng)驗(yàn)的崗位需求激增。

六、職業(yè)發(fā)展建議

技能拓展：從“單點(diǎn)專(zhuān)精”轉(zhuǎn)向“全棧”，例如數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)模型部署，后端工程師掌握模型調(diào)優(yōu)。

場(chǎng)景化經(jīng)驗(yàn)：參與跨行業(yè)項(xiàng)目(如醫(yī)療、法律)，積累垂直領(lǐng)域Know-How，提升就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

持續(xù)學(xué)習(xí)：關(guān)注大模型輕量化、邊緣計(jì)算等趨勢(shì)，避免技能過(guò)時(shí)。

AI大模型全棧工程師的就業(yè)覆蓋技術(shù)、產(chǎn)品、行業(yè)交叉等多維度，未來(lái)隨著AI縱深發(fā)展，其崗位將更偏向“技術(shù)+業(yè)務(wù)”復(fù)合型人才，例如AI與物聯(lián)網(wǎng)融合的嵌入式開(kāi)發(fā)、AI倫理與合規(guī)等新興領(lǐng)域。