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、平臺建設(shè)及跨領(lǐng)域融合等多個方向。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)類崗位

1、AI模型研發(fā)工程師

職責：設(shè)計、開發(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：精通深度學習框架，熟悉分布式訓練技術(shù)，具備模型壓縮與加速經(jīng)驗。

應(yīng)用場景：主導(dǎo)大模型基礎(chǔ)架構(gòu)開發(fā)，或針對垂直領(lǐng)域(如醫(yī)療、法律)進行模型微調(diào)。

2、算法工程師

職責：研究并實現(xiàn)自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)等算法，支持模型性能優(yōu)化與創(chuàng)新。

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

3、AI框架開發(fā)工程師

職責：開發(fā)或優(yōu)化深度學習框架，提升模型訓練與推理效率。

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

二、應(yīng)用開發(fā)與落地類崗位

1、AI應(yīng)用開發(fā)工程師

職責：將大模型能力融入實際場景，開發(fā)智能客服、推薦系統(tǒng)、圖像識別等應(yīng)用。

技能需求：熟悉API設(shè)計與集成，掌握前后端開發(fā)技術(shù)，具備業(yè)務(wù)場景抽象能力。

典型場景：電商智能推薦、醫(yī)療影像輔助診斷、金融風險預(yù)測等。

2、AI產(chǎn)品經(jīng)理

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

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

三、平臺建設(shè)與運維類崗位

1、AI平臺架構(gòu)師

職責：構(gòu)建AI開發(fā)與推理平臺，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)計經(jīng)驗。

2、AI運維工程師

職責：監(jiān)控模型運行狀態(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)新類崗位

1、數(shù)據(jù)科學家

職責：負責數(shù)據(jù)清洗、標注及特征工程，為模型訓練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

技能需求：擅長數(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

職責：針對行業(yè)痛點設(shè)計AI解決方案，如制造業(yè)質(zhì)檢、零售業(yè)個性化推薦等。

技能需求：需兼具技術(shù)理解與行業(yè)知識，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：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)表頂會論文或主導(dǎo)開源項目。

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

五、行業(yè)分布與薪資趨勢

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，要求熟悉模型開發(fā)與部署。

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

初創(chuàng)公司：聚焦AIGC應(yīng)用開發(fā)，薪資靈活但競爭激烈。

2、稀缺技能：

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

模型評測與優(yōu)化：具備強化學習、模型壓縮經(jīng)驗的崗位需求激增。

六、職業(yè)發(fā)展建議

技能拓展：從“單點專精”轉(zhuǎn)向“全棧”，例如數(shù)據(jù)科學家學習模型部署，后端工程師掌握模型調(diào)優(yōu)。

場景化經(jīng)驗：參與跨行業(yè)項目(如醫(yī)療、法律)，積累垂直領(lǐng)域Know-How，提升就業(yè)競爭力。

持續(xù)學習：關(guān)注大模型輕量化、邊緣計算等趨勢，避免技能過時。

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)融合的嵌入式開發(fā)、AI倫理與合規(guī)等新興領(lǐng)域。