本文详细介绍了9个大模型相关岗位的职责与要求，并提供了价值2万元的大模型&AI产品经理学习资源包，包括7阶段学习路线图、300+集视频教程、200+本技术书籍及面试题合集，覆盖从入门到实战的全流程，适合小白和程序员系统学习大模型技术。
一、大模型算法工程师（算法工程方向）P6-7
岗位职责
1.负责公司 AI 算法的工程应用的实现，特别是在大模型相关领域的应用开发，包括但不限于对算法推理框架如vllm, ollama等的了解，对模型框架pytorch，tensorflow等的了解；
2.运用 Python等语言 进行算法开发和优化，搭建高效的 AI 服务；
3.设计并实现基于 FastAPI/Tornado 的高性能 API 接口，确保服务的稳定性和可扩展性；
4.参与模型在 Kubernetes 环境中的部署、优化工作，熟悉 Docker 和 Helm 的使用；
5.负责算法服务的性能优化和问题排查，保障服务的高可用性；
6.开发和维护 MySQL、Redis、Milvus 等数据库，确保数据存储和检索的高效性；
7.跟踪行业最新技术动态，提出创新解决方案并推动落地。
任职要求
1.本科及以上学历，2 年以上 Python 开发经验，有算法实现和优化经验者优先。
2.熟悉至少一种 Python Web 框架（FastAPI/Tornado），了解异步编程模型。
3.对大模型有基础了解，熟悉常见的模型调优和部署方法。
4.熟悉容器化技术（Docker/Kubernetes）和 Helm，有实际项目经验者优先。
5.具备良好的问题排查能力，能独立分析和解决复杂的性能问题。
6.具有良好的团队协作精神和沟通能力，有强烈的学习意愿和钻研精神。
二、大模型算法工程师-应用方向 P6-7
满足以下条件的大厂或者独角兽、知名AI公司背景年轻高潜人选均可：
大学本科及以上学历，计算机及相关专业优先；
两年以上算法相关经验；
具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：
（1）熟悉自然语言处理或生成式大模型等；
（2）具有负责百卡规模以上大模型的数据处理、Pre-train、Fine-tuning、RLHF等实践经验；
（3）精通Qwen/Deepseek等主流大模型原理和结构；
（4）熟练使用PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle/MindSpore等深度学习框架；
（5）具有AI、大模型应用产品落地经验，产品产生重大经济、增效价值。
（6）熟悉智能体构建，了解LangChain/AutoGPT等Agent开发框架，能够设计构建智能体框架，实现任务规划、多轮对话管理、意图识别模块、工具调用等；
（7）有顶会论文者优先。
- 岗位专业技能：
（1）负责大模型、人工智能、机器学习领域的技术研发工作；
（2）负责根据场景和任务要求，组织开展AI算法模型的训练和微调，确保算法模型性能达到先进水平，满足产品研发需求；
（3）负责解决算法训练、工程化工作中的核心关键问题；
（4）掌握人工智能、大模型、机器学习等领域的最新进展，提出科学合理的研究方向和技术方案，并在AI产品中落地；
- 诚实守信、作风踏实严谨、责任心强，具备良好团队协作能力精神，学习能力强，善于解决复杂问题。
三、多模态算法专家 P7
工作职责：
负责多模态理解和多模态生成技术研发和技术创新；
基于多模态大模型能力，提供多模态检索、多模态交互的技术解决方案，推动应用落地；
负责工业/学术界相关领域前沿算法的跟踪与复现；
职位要求：
具备5年以上CV或者多模态方向工作经验；
具备多模态大模型全流程调优与训练能力和工程化落地经验。具备将多模态大模型部署到实际业务场景的能力，包括移动端、车机端、机器人、智能创作等领域。熟悉模型压缩、微调、推理优化及跨平台部署技术，能够解决模型在工业场景中的性能瓶颈和资源限制问题。
跨模态解决方案设计与实际问题建模能力。需深入理解多模态技术的协同机制，能结合业务需求设计融合策略。
有顶会论文发表或开源项目贡献的候选人优先。
备注：单一模态亦可，另外图像算法相关也可以。
四、语音算法专家 P7
工作职责：
1、负责语音大模型技术研发和技术创新工作；
2、负责实现语音大模型落地实际应用产品，解决现有语音类产品关键问题，拓展语音类产品应用场景；
3、探索语音、视频等多模态大模型前沿技术，提升行业影响力。
职位要求：
1、具备5年以上大厂或者语音专业公司语音方向工作经验；
2、具备语音大模型、语音合成/识别大模型研发经验，并在相关领域有创新性研究成果；
3、精通监督学习、半监督学习或强化学习方法，精通Transformer等深度神经网络结构和主流算法，熟练使用PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle/MindSpore等深度学习框架，精通Python/C++。
五、算法专家 P7
任职要求
大学本科及以上学历，并取得相应学位，计算机及相关专业优先；
八年以上工作经验，其中至少3年以上NLP算法相关经验；
能力要求：具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：
（1）自然语言处理/强化学习/计算机视觉/生成式大模型等。
（2）具有负责百卡规模以上大模型的数据处理、Pre-train、Fine-tuning、RLHF等实践经验。
（3）精通监督学习、半监督学习或强化学习方法，精通Transformer、MoE等深度神经网络结构和主流算法，
（4）熟练使用PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle/MindSpore等深度学习框架。具备顶级编程和工程化能力，精通Python/C++或Java。
（6）具有AI、大模型应用产品落地经验，产品产生重大经济、增效价值。
（7）在算法竞赛或顶会论文优先。
- 岗位专业技能：
（1）负责大模型、人工智能、机器学习领域的技术研发工作。
（2）负责根据场景和任务要求，组织开展AI算法模型的训练和微调，确保算法模型性能达到先进水平，满足产品研发需求。
（3）负责解决算法训练、工程化工作中的核心关键问题。
（4）掌握人工智能、大模型、机器学习等领域的最新进展，提出科学合理的研究方向和技术方案，并在AI产品中落地。
- 诚实守信、作风踏实严谨、责任心强，具备良好团队协作能力精神，学习能力强，善于解决复杂问题。
六、安全算法专家 P7
工作职责：
带领大模型安全团队评估和改进大语言模型、多模态模型的安全性能，包括但不限于隐私保护、对抗攻击和鲁棒性等；
主导大模型安全框架，包括安全测评数据集、测评指标、测评方法、测评工具等，带领团队进行大模型微调优化及安全相关语料分析，构建安全大模型基座；
负责大模型安全产品商用落地、大模型安全备案、安全大模型项目验收等；
跟踪工业界和学术界在大模型安全领域的最新进展，将研究成果应用到实践中，提升大模型安全水位。
任职要求：
大学本科及以上学历，并取得相应学位，计算机及相关专业优先，拥有扎实的大模型安全理论研究基础， 五年及以上相关工作经验；
对大模型内容安全相关技术，如越狱攻击、指令攻击、提示词注入、反面诱导等有实际研发经验，对大模型安全技术有深入理解；
具备大模型安全护栏、大模型安全评测、大模型安全备案实际项目经验
了解行业内容/合规安全标准规范，有和内容安全策略、内容安全规则团队合作经验者优先；
具备大模型相关开发经验，熟悉deepseek等大模型关键技术及算法；
具备较强的沟通能力和一定抗压能力，有较强的主动性及团队合作精神，具有带队经验，思路清晰，思维敏捷，语言和文字表达能力优秀，责任心强；
诚实守信、作风踏实严谨、责任心强，具备良好团队协作能力精神，学习能力强，善于解决复杂问题；
有领先厂商安全团队工作经历者优先。
七、算法工程师-精度优化 P6
工作职责：
- 行业大模型训练与调优
主导单模态（NLP）、多模态（VL）大模型的分布式训练，包括千卡集群的预训练、全参微调、LoRA/QLoRA等技术方案；
研发强化学习（RLHF）、偏好对齐（DPO）、知识蒸馏等前沿算法，提升行业场景下的模型训练效率与精度（目标30%+提升）；
探索大模型智能体（Agent）架构设计，包括自主决策、工具调用（Tool Calling）、长上下文建模等能力构建；
- 训练体系技术攻坚
设计高质训练数据生成系统（数据清洗、合成数据生成）、自动化参数调优框架及多维度评测体系（精度/推理成本/响应速度）；
开发大模型训练-推理协同优化方案，解决显存效率、吞吐量等工程化瓶颈。
任职要求：
- 计算机/数学相关专业本科及以上学历，5年+AI算法经验，3年+大模型（NLP/多模态）实战经验；2. 精通Transformer等模型原理，对Qwen、Deepseek等开源模型有调优经验；3. 熟练使用Deepspeed/Megatron进行千亿级模型分布式训练，掌握ZeRO、梯度检查点等显存优化技术；4.具备大模型全链路落地经验：从数据构建、训练加速、服务部署（vLLM/Triton）到业务场景适配；5. 具备较强的沟通能力，有较强的主动性及团队合作精神，思路清晰，思维敏捷，语言和文字表达能力优秀，责任心强；6. 诚实守信、作风踏实严谨、责任心强，具备良好团队协作能力精神，学习能力强，善于解决复杂问题。
八、算法专家（训练适配/训练框架） P7
工作职责：
掌握大模型训练技术，包括增量预训练，微调，强化学习，量化训练，蒸馏训练等，能够将训练能力适配到国产芯片（如昇腾，摩尔线程），负责开源与自研大模型适配到不同硬件运行加速等；
领衔研究和创新，负责跟踪最新的技术发展和研究成果，提出新的技术创新和改进方案，以提高模型的性能和效率，并能在国产芯片上复现精度和性能。
任职要求：
大学本科及以上学历，并取得相应学位，计算机及相关专业优先，拥有扎实的大模型理论研究基础， 5年及以上相关工作经验，NLP或者多模态领域方向工作不少于3年；
对主流大模型（例如/Qwen2.5-vl/DeepSeek/Sora等）的原理、性能、差异有深入理解；
精通常用的大模型分布式训练框架，具备千卡的训练和调优经验，如deepspeed/megatron等
掌握大模型生产全链路技术，拥有大模型训练、微调、产品应用经验
具备较强的沟通能力，有较强的主动性及团队合作精神，思路清晰，思维敏捷，语言和文字表达能力优秀，责任心强，学习能力强。
诚实守信、作风踏实严谨、责任心强，具备良好团队协作能力精神，学习能力强，善于解决复杂问题。
九、高性能计算工程师 P6
岗位职责：
- 负责在昇腾/NVIDIA硬件平台上的算子优化或者推理框架优化，实现推理/训练加速；2. 优化模型框架运行时部分的算子调度或内存分配优化。
任职要求：
- 大学本科及以上学历，并取得相应学位，计算机及相关专业优先；2. 具备AscendC/CUDA并行编程经验至少2年；3. 对C++/C编程熟悉，熟悉cmake工程搭建，熟悉nvcc/bisheng编译器特性；4. 具备大模型相关融合算子开放经验，例如Flash Attention；5. 诚实守信、作风踏实严谨、责任心强，具备良好团队协作能力精神，学习能力强，善于解决复杂问题。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
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