去年跟几个猎头聊，大模型算法岗的简历根本不够筛。最近看招聘平台，3-5 年经验的工程师，月薪 40K-80K 是常态，加上年终和期权，年薪百万并不稀奇。这行对年龄也相对宽容，不少从业者超过 35 岁。当然，前提是你得有真本事。
招聘趋势：缺口大、薪资高、要求不低
人才有多缺？
人工智能连续几年都是最缺人的行业之一。ChatGPT 火了之后，这行的薪资就没低过。3-5 年经验的大模型算法工程师，base 普遍在 40K 到 80K 之间，算上年终和期权，总包百万并不少见。
年龄不是问题
AIGC 领域从业者年龄结构偏大，大部分超过 30 岁，甚至不少超过 35 岁。相比于传统互联网行业，这里的 35 岁危机要小很多。不过话说回来，任何一行，能力跟不上都会有风险，铁饭碗只存在于体制内。
入行门槛不低
岗位虽缺人，招聘要求可不低。掌握 Transformer、Bert、GPT、T5 等模型是基本门槛，还得有扎实的编程功底。更关键的是，你要有 NLP 大模型项目落地经验，或者对文本生成、信息抽取、文本分类、机器阅读理解、主题发现等基础任务有深入理解和实际项目经历。
现在学大模型，还来得及吗？
大模型岗位需求越来越大，人才难求，薪资持续走高。现在 AI 运营岗平均月薪约 18k，AI 工程师约 37k，大模型算法约 39k。掌握大模型技术，你能获得的远不止涨薪：
- 成为全栈大模型工程师，玩转 Prompt 工程、LangChain、LoRA 等技术，覆盖开发、运营、产品方向；
- 拥有模型二次训练和微调能力，独立搞定智能对话、文生图等热门应用；
- 薪资上浮 10%-20%，接触更多高薪岗位；
- 更优质的项目经历，为未来创业铺路。
很多人想学，但网上的资料太杂太乱，不成体系基本等于白学。下面是一套经过验证的学习路径，适合零基础循序进阶。
大模型典型落地场景
AI + 教育：智能教学助手和自动评分，分析学习数据提供量身定制的方案，比如用大模型生成个性化习题解析。
AI + 医疗：智能诊断和个性化医疗方案，分析影像辅助早期诊断，整理病历摘要或检索医学文献。
AI + 金融：智能投顾和风险管理，自动生成财报分析、监控市场舆情、检查合规性。
AI + 制造：智能制造和预测性维护，优化供应链调度，分析生产日志发现异常模式。
一条可行的学习路线
第一阶段：搞懂大模型系统设计
理解预训练、微调、推理加速等核心概念，尤其是 Transformer 里的 Self-Attention、Positional Encoding 和 Layer Normalization。
第二阶段：打磨提示词工程
从 Prompt 切入，学习上下文学习、思维链等技巧，学会用高质量 Prompt 引导模型输出预期结果。
第三阶段：平台应用开发
借助云平台构建电商虚拟试衣或客服系统。熟悉云厂商的 PAI 等服务，掌握资源管理和模型部署。
第四阶段：知识库应用开发
以 LangChain 框架为例，搭建物流咨询智能问答系统。学习 RAG 技术，结合 Milvus、Faiss 等向量数据库实现私有知识问答。
第五阶段：大模型微调
在大健康、新零售、新媒体等领域构建垂直模型。掌握 PEFT 技术，尤其是 LoRA，在有限算力下适配业务场景。
第六阶段：多模态大模型实战
以 Stable Diffusion 为主，搭建文生图小程序。理解扩散模型原理，用 ControlNet 控制生成细节。
第七阶段：国产大模型应用
对接星火大模型、文心大模型等国产生态，熟悉 API 调用、鉴权和私有化部署流程。
学完后，你能做什么？
- 全栈工程实现：覆盖前端、后端、产品、设计、数据分析，适应全链路开发。
- 解决实际项目需求：用大模型处理海量数据，提高分析和决策准确性。
- 企业数据 AI 应用开发：掌握从理论、GPU 算力、硬件到 LangChain 框架、Fine-tuning 垂直训练、数据蒸馏和部署的全流程。
