想要转行ai赛道？看完这篇少走三年弯路！（非常详细）从零基础到精通，收藏这篇就够了！

最近有朋友说，想转行ai赛道，做大模型之类的工作，不知道有哪些岗位。今天就来聊聊，AI大模型有哪些方向，新人怎么转行大模型赛道，让大家少走弯路，早日在AI领域如鱼得水！

其实，在招聘网站上搜搜 “大模型”，看看那些招聘要求，就能大概了解大模型工程师都有哪些方向了。主要分为下面这四类：

• 数据治理方向：大模型数据工程师，主要负责爬虫、数据清洗、ETL、Data Engine、Pipeline 这些工作。简单说，就是要把数据整理得妥妥当当，让模型能 “吃” 得好。

• 平台搭建方向：大模型平台工程师，负责分布式训练、大模型集群以及工程基建等。他们就像是大模型的 “建筑工人”，打造出能让模型高效运行的平台。

• 模型算法方向：大模型算法工程师，主要涉及搜、广、推、对话机器人、AIGC 这些领域。听起来是不是超酷，一听能做出很厉害的产品！

• 部署落地方向：大模型部署工程师，负责推理加速、跨平台、端智能、嵌入式这些工作。他们要确保模型能顺利在各种设备上运行起来。

下面分别对这四个方向的工作内容进行展开。

1、数据治理 —— 被轻视的宝藏领域

很多人可能觉得自己学了好多算法知识，再去做数据工作有点大材小用了。其实不然！对于很多转行大模型的同学来说，做数据可是更容易上岸的途径呢！

现在国外的大模型技术比国内领先不少，虽然国内有很多 “大模型”，但真正厉害的没几个。为啥呢？除了一些技术没突破，数据和工程技巧也很关键。

就拿数据来说，通用大模型训练的数据来源、采集、质量把控、有毒信息过滤、语言筛选与比例、去重和规范化处理，还有评测集构建，这些都是技术活，也是体力活。

在垂直领域，像金融、电商、法律、车企这些，数据构建更难了。业务数据从哪来？数据不够怎么办？怎么构建高质量微调数据？要是能把这些问题解决好，模型就成功一大半啦！所以现在有经验又有能力的数据工程师是比较稀缺的。

2、平台搭建——保障高性能计算

要是你以前是做工程的，或者对工程感兴趣，那大模型平台工程师这个方向很适合你。

这个方向其实就是为大模型业务服务的，打造大模型的基础设施，让模型训练得更好、跑得更快，有分布式计算、并行计算，总之就是保障高性能计算。

具体都做些啥呢？

• 硬件层面，要搞大模型训练集群，像 GPU 集群、CPU/GPU 混部集群，得管理好几百上千张卡，还要关注它们的利用率和健康状况。中小公司通常开发和运维都得干。

• 平台层面，要做 LLMOps，也就是 pipeline，把数据 IO、模型训练、预测、上线、监控都整合起来，跟着业务团队走，造些好用的工具，给业务团队省时间。

3、模型算法——传说中的算法工程师

好多小伙伴一看到大模型算法岗，可能立马就被吸引了，觉得能做出超厉害的产品，站在行业前沿。

但是，在 AI 这行，模型算法应用是很需要业务经验的。如果你本来就是做算法相关的，比如 NLP、语音助手或者对话机器人，那继续做这个方向的大模型算法工程师是合适的。

但如果你是 CS 方向的实习生、应届毕业生，或者其他 IT 行业转过来的，这不一定是最好的选择。

别以为大模型算法工程师就是调调模型、改改超参、做做预训练和 finetune 这些简单活儿。实际上，一个团队里干这些核心算法优化的没几个人，大部分新人进去都是先干些配环境、搭链路、清洗和分析数据、调研、写函数工具这些基础工作。

等这些干熟练了，才有可能跑些模型实验，表现好的同学才有机会接触线上业务。有些同学干了好几年，还在做些边角料的活儿，根本接触不到核心业务呢！

所以刚入行的小伙伴，如果学历背景好，可以去大公司实习争取转正；背景一般的话，去中小公司积累业务经验也是不错的。

4、部署落地——实现AI价值最后一公里

大模型部署主要有两个方向：云端部署和端侧部署。

• 云端部署，可以做推理加速平台，给特定模型做定制化加速，像 Qwen - 7b 的加速，也可以做大模型推理引擎，在高并发用户场景下，保证用户体验的同时优化延迟和吞吐量。

• 端侧部署，就是要在消费级 GPU/NPU 和边端设备上把模型部署好，还要让领域大模型小型化，实现工程落地。

这个岗位对工程、系统和硬件方面的能力都有要求，虽然现在有各种推理框架降低了点难度，但还是挺有挑战性的，不太建议新人直接做，可以先从平台方向入手，再慢慢转到部署方向。

最后，给新人的一些小建议

• 别光盯着 finetune、SFT、RLHF 这些，虽然系统学习是必要的，但不需要花太多精力哦。

• 想做应用方向的小伙伴，建议聚焦在某个垂直领域，比如对话机器人、问答系统，或者金融、医疗、教育这些方向，选一个具体场景好好做，做深做透。

• 一定要多关注数据，像 data pipeline，高质量训练 / 测试集的构建经验，还有对数据的敏感度，这些在未来工作中非常有用。

• 记住，大模型不只有算法，工程也很重要。大公司都在拼基建，好的平台对业务支撑作用可大了，是大模型产品成功的关键因素！

好啦，小伙伴们，希望这些能对你们入行大模型有所帮助，祝大家都能在这个领域发光发热！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去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；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习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级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大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，我们会更加深入的探讨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。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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