详细解析了大模型领域的技术类与管理类岗位需求。技术岗包括算法工程师和研发工程师，要求掌握深度学习框架、编程能力及数据处理技能。管理类涵盖项目经理、产品经理、销售及解决方案专家，侧重项目管理、跨部门协作及市场洞察。文章还提供了从系统设计到垂直应用开发的七阶段学习路线，旨在帮助从业者明确职业方向并提升核心技能。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models, LLM）已成为行业关注的焦点。从算法研发到产品落地，大模型产业链上涌现了大量新兴岗位。本文将详细解析技术类与管理类岗位的核心要求、技能树及职业发展路径，为从业者提供清晰的参考。
大模型算法工程师是核心研发力量，主要负责模型架构设计、训练策略优化及效果调优。该职位通常对候选人的理论基础和工程实践能力有较高要求。
大模型研发工程师侧重于模型的工程化部署、推理加速及系统集成，确保模型能够在生产环境中稳定运行。
求职大模型研发工程师的渠道和大模型算法基本一致，详情参考上文。
大模型项目经理负责协调资源、控制进度，确保技术成果顺利转化为商业价值。
AI 产品经理负责定义产品愿景，连接技术与用户需求，推动大模型产品的商业化。
AI 销售代表负责拓展市场，将大模型解决方案销售给企业客户。
AI 解决方案专家负责为客户定制技术落地方案，解决复杂业务场景中的 AI 应用问题。
为了胜任上述岗位，建议按照以下阶段系统性地进行学习与实战：
在大模型领域发展，除了硬技能外，软技能同样重要。首先，保持持续学习的习惯，因为技术迭代极快，今天的 SOTA 明天可能就被超越。其次，注重工程落地能力，很多算法在实验室效果好，但在生产环境会遇到延迟、并发等问题，解决实际问题的能力是区分初级与高级人才的关键。最后，培养商业思维，理解技术如何为公司创造利润，这有助于从纯技术人员向管理岗或解决方案专家转型。
希望本文能为您的职业规划提供有价值的参考。
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