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！
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