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张小明 2026/1/10 15:44:47
图片网站模板下载,网站源码.net,智能小程序平台,win7运行速度提高90%聊到AI工程师#xff0c;很多人可能会觉得都是写代码、搞模型的“技术大佬”#xff0c;但其实这里面分两大“门派”#xff1a;传统算法工程师和AI大模型应用开发工程师。 简单说#xff0c;一个主打“让模型变聪明”#xff0c;一个专攻“让聪明的模型有用”#xff0c…聊到AI工程师很多人可能会觉得都是写代码、搞模型的“技术大佬”但其实这里面分两大“门派”传统算法工程师和AI大模型应用开发工程师。简单说一个主打“让模型变聪明”一个专攻“让聪明的模型有用”俩人搭档起来才凑齐了AI从实验室到生活的“全链路通关”缺一不可。什么是传统算法工程师先说说传统算法工程师这波人堪称AI圈的基建狂魔。他们不怎么依赖现在火得一塌糊涂的大模型核心技能点全点在数学和编程上主打一个用逻辑解决真问题。比如咱们刷电商APP时商品能精准推到你心坎里快递小哥送货永远走最优路线不用绕远路耽误时间甚至手机拍的照片能自动美颜修图这些背后都有他们的功劳。跟大模型靠海量数据“喂饭”不一样传统算法工程师走的是“精兵路线”。他们会先吃透具体需求比如“怎么让排序速度快十倍”“怎么让导航绕开所有拥堵点”然后靠微积分、概率论这些“硬通货”设计算法再用代码实现、反复优化。打个比方就像给电脑量身定制一套解题秘籍不用教它一万道题而是直接告诉它解题的万能公式效率拉满。什么是AI大模型应用开发工程师再看AI大模型应用开发工程师这波人是妥妥的场景魔术师。他们不搞从零到一的模型训练——毕竟训练个大模型动辄要花上亿的成本还得有超算加持一般人玩不起。他们的操作是拿来主义把现成的大模型当成万能工具箱专治各种业务落地难的毛病。比如公司要做个智能客服不用自己训模型他们直接调用大模型接口再根据业务场景调优让客服能听懂行业黑话还能准确转接人工想做个文案生成器他们就给大模型设定好风格模板让它既能写正经的产品介绍也能编接地气的短视频脚本。说白了他们就是大模型和实际业务之间的翻译官把模型的聪明才智转化成能直接用的产品。二者的区别这俩“门派”的核心区别总结起来就是“造”和“用”的区别。传统算法工程师是“造物主”心态主打从0到1搞研发追求的是模型性能的极致。比如排序要更快、识别要更准哪怕提升1%的准确率都得熬夜肝。技能树上全是数学建模、算法优化这些硬核技能没个硕士学历加几年深耕还真拿不下来。而大模型应用开发工程师是实干家路线核心是适配和落地。他们不用深扒算法原理就像你用手机不用懂芯片构造一样重点是知道怎么把大模型的能力套进业务场景里。比如老板说“要做个智能质检系统”他们立马就能想明白该调用哪个模型、怎么搭接口、怎么和现有系统对接让模型快速“上岗干活”。技能点更偏向业务理解、工程部署沟通能力甚至比纯技术能力还重要。零基础转行选谁这时候肯定有小伙伴问了我想转行做AI选哪个更靠谱答案必须是大模型应用开发工程师。首先是入门门槛友好太多。传统算法工程师堪称卷王聚集地没点数学天赋加多年积累连面试的门都摸不着。而大模型应用开发不用死磕高深数学公式只要懂点编程基础熟悉几个主流大模型的接口用法再学点部署知识就能入门。更关键的是需求大到离谱。现在几乎所有行业都想沾大模型的光银行要智能风控、教育要个性化辅导、甚至餐馆都要智能点餐系统但能把大模型落地的人才却少得可怜。需求量的增大使得各企业以高薪来吸引人才据猎聘最新再招岗位显示大模型应用开发岗位的最高年薪可达60w。当然了这并不是说传统算法工程师不重要没有他们打下的算法基础大模型也成不了万能工具箱。但对普通人来说想踩上AI的风口大模型应用开发工程师绝对是更稳的选择——毕竟能快速落地变现的技术才是真的“香到不行”。不管是“造模型”还是“用模型”能解决实际问题的都是好工程师想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
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