AI大模型全棧工程師作為AI領域的“全能選手”，其就業崗位覆蓋了技術研發、應用落地、平臺建設及跨領域融合等多個方向。以下是其主要就業領域及具體崗位：

一、核心技術研發類崗位

1、AI模型研發工程師

職責：設計、開發并優化大型AI模型，研究模型架構、算法創新及參數調優。

技能需求：精通深度學習框架，熟悉分布式訓練技術，具備模型壓縮與加速經驗。

應用場景：主導大模型基礎架構開發，或針對垂直領域(如醫療、法律)進行模型微調。

2、算法工程師

職責：研究并實現自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)等算法，支持模型性能優化與創新。

技能需求：掌握強化學習、遷移學習等技術，熟悉算法與硬件協同優化(如GPU加速)。

3、AI框架開發工程師

職責：開發或優化深度學習框架，提升模型訓練與推理效率。

技能需求：熟悉底層計算架構、大規模分布式訓練技術，具備C++/Python混合開發能力。

二、應用開發與落地類崗位

1、AI應用開發工程師

職責：將大模型能力融入實際場景，開發智能客服、推薦系統、圖像識別等應用。

技能需求：熟悉API設計與集成，掌握前后端開發技術，具備業務場景抽象能力。

典型場景：電商智能推薦、醫療影像輔助診斷、金融風險預測等。

2、AI產品經理

職責：規劃AI產品功能，協調技術與市場需求，推動商業化落地。

技能需求：需理解模型能力邊界，熟悉敏捷開發流程，具備跨部門溝通能力。

三、平臺建設與運維類崗位

1、AI平臺架構師

職責：構建AI開發與推理平臺，整合算力資源、數據管道及模型服務。

技能需求：熟悉容器化部署(如Docker)、云原生技術(如Kubernetes)，具備大規模系統設計經驗。

2、AI運維工程師

職責：監控模型運行狀態，優化資源調度，保障服務穩定性。

技能需求：掌握Prometheus、Grafana等監控工具，熟悉故障排查與性能調優。

四、交叉領域與創新類崗位

1、數據科學家

職責：負責數據清洗、標注及特征工程，為模型訓練提供高質量數據。

技能需求：擅長數據處理(如Pandas、Spark)，熟悉數據建模與可視化分析。

2、AI解決方案顧問

職責：針對行業痛點設計AI解決方案，如制造業質檢、零售業個性化推薦等。

技能需求：需兼具技術理解與行業知識，能夠將大模型能力抽象為可復用的解決方案。

3、研究型崗位(如算法研究員)

職責：探索大模型前沿技術(如多模態融合、通用人工智能)，發表頂會論文或主導開源項目。

技能需求：需具備科研能力，熟悉論文寫作與技術社區協作。

五、行業分布與薪資趨勢

1、高需求行業：

科技巨頭：華為等企業招聘AI工程師，薪資普遍為15-40K·16薪，要求熟悉模型開發與部署。

垂直領域：醫療、金融、零售等行業對AI落地崗位需求旺盛(如智能客服、風控模型)。

初創公司：聚焦AIGC應用開發，薪資靈活但競爭激烈。

2、稀缺技能：

大模型訓練經驗：參與過65B以上模型全量訓練或預訓練的工程師稀缺，簡歷含金量高。

模型評測與優化：具備強化學習、模型壓縮經驗的崗位需求激增。

六、職業發展建議

技能拓展：從“單點專精”轉向“全棧”，例如數據科學家學習模型部署，后端工程師掌握模型調優。

場景化經驗：參與跨行業項目(如醫療、法律)，積累垂直領域Know-How，提升就業競爭力。

持續學習：關注大模型輕量化、邊緣計算等趨勢，避免技能過時。

AI大模型全棧工程師的就業覆蓋技術、產品、行業交叉等多維度，未來隨著AI縱深發展，其崗位將更偏向“技術+業務”復合型人才，例如AI與物聯網融合的嵌入式開發、AI倫理與合規等新興領域。