大模型 NLP 开发：行业趋势、核心技能与学习路径
从 ChatGPT 到新近的 GPT-4，GPT 模型的发展表明，AI 正在向着'类人化'方向迅速发展。GPT-4 具备深度阅读和识图能力，能够出色地通过专业考试并完成复杂指令，向人类引以为傲的'创造力'发起挑战。
现有的就业结构即将发生重大变化，社会生产力的快速提升将催生新的行业和岗位机会。如何与人工智能协同工作，利用 AI 辅助办公已经成为各行各从业者的必修课。
一、AIGC 行业大模型 NLP 开发的招聘趋势以及人才紧缺度
1. 人才紧缺度高
根据相关人才报告显示，人工智能成为近年最缺人的行业之一。人工智能行业的人才紧缺指数较高，意味着该领域人才缺口巨大且竞争相对互联网其他赛道更为理性。
随着 ChatGPT 等技术的爆发，这种趋势在持续蔓延，薪资水平也处于高位。从主流招聘平台的数据来看，3-5 年工作经验的资深工程师薪资范围通常在 40K-80K 之间。基本实现年薪百万的目标（加上年终奖和期权等）在头部企业中已非罕见。
2. 年龄包容度相对较高
AIGC 整个领域人才年龄结构整体偏大，70% 的从业者年龄超过 30 岁；33% 的从业者年龄超过 35 周岁。所以相比于传统互联网行业，35 岁危机会小很多。当然，任何一个行业，如果自身能力不强都会有职业风险，除非进入体制内。
3. 整体要求相对较高
大模型开发 NLP 领域虽然岗位紧缺度高，但是整体招聘要求相对较高。掌握相关算法（Transformer/Bert/GPT/T5 等）和编程功底是就职的硬性要求。
除此以外，还要求必须具备 NLP 大模型项目训练落地经验或者对 NLP 常见基础任务有深入理解与项目落地经验，包括文本生成、信息抽取、文本分类、MRC（机器阅读理解）、主题发现等。
二、大模型岗位需求与技能树
大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC 相关岗位人才难求，薪资持续走高。AI 运营薪资平均值约 18457 元，AI 工程师薪资平均值约 37336 元，大模型算法薪资平均值约 39607 元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
- 全栈大模型工程师：包括 Prompt 工程、LangChain、LoRA 等技术开发、运营、产品等方向的全栈工程能力。
- 模型二次训练和微调能力：带领大家完成智能对话、文生图等热门应用。
- 薪资上浮：覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域。
- 创新创业基石：更优质的项目可以为未来创新创业提供技术支撑。
三、核心痛点与适用人群
常见痛点
- 想要转行做 NLP 大模型开发，但不具备 NLP 大模型的常见算法原理、实现技术与应用落地场景等知识。
- 缺乏大模型实战项目经验，拿不到面试机会。
- 没有行业资深人士辅导、模拟面试、内推资源。
- 不知道 NLP 大模型开发高频面试问题及答案。
适用人群
- 高校学生：国内外高校大学生（本/硕/博），最好是计算机相关专业。
- 产品经理：想要换到 AIGC 赛道的产品经理。
- 在职转行：想要从其他岗位转行做 AIGC 产品的在职人士。
四、系统化的大模型学习路线
为了少走弯路，建议按照以下七个阶段进行系统性学习：
第一阶段：大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。理解 Transformer 架构、注意力机制、预训练与微调的基本原理。这是构建大模型应用的理论基础。
第二阶段：提示词工程 (Prompt Engineering)
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。学习如何设计结构化提示词，掌握 Few-Shot、CoT（思维链）等技巧，优化模型输出质量。
第三阶段：大模型平台应用开发
借助阿里云 PAI 等平台构建电商领域虚拟试衣系统等案例。了解云原生环境下的模型部署、推理加速及资源调度策略。
