企业官网建设流程全解析

文章首先介绍了大厂AI岗位的多样性，特别是大模型应用工程师和AI Coding工程师等新兴岗位的崛起，并提供了薪资参考。接着，文章详细拆解了AI人才的能力模型，包括硬技能、项目经验和判断力三个层面，并强调了实际项目经验和持续学习能力的重要性。最后，文章为非技术背景的人提供了四条入局AI领域的实用路径，包括AI产品经理、提示词工程师、AI伦理顾问以及传统技术岗叠加AI能力，鼓励大家利用AI工具提升自身竞争力，创造独特价值。

近期我们看到了大厂秋招AI岗的爆发式增长，很多同学问：具体有哪些岗位？到底要会什么才算“AI人才”？我不是技术背景还有没有机会？这一篇，我们把岗位拆开看。

一、大厂AI岗具体有哪些？不止“算法工程师”一个选项

除了这些“标配”岗位，一个值得注意的趋势是：大模型应用工程师已经成为最大的岗位池。字节2026校招中，仅Agent相关方向就分出了7个细分赛道，其中“模型应用工程师”是招聘量最大的方向，“AI Coding工程师”则是今年最热的新赛道。

薪资参考

· 字节LLM算法：白菜档 38-43万，SP档 45-55万

· 阿里基座大模型算法：白菜 36-42万，SP 44-52万

· 百度LLM/NLP方向：白菜 37-44万，SP 46-56万

· 但同一家公司里，核心大模型团队和边缘业务的AI岗，薪资差距可能超过 15万。

二、拆解“AI人才”能力模型：三层能力，你在哪一层？

第一层 硬技能——你的“入场券”

所有算法类岗位的底层要求高度一致：熟练掌握Python（部分岗位要求C++/Go），有PyTorch或TensorFlow实战经验，扎实的数据结构与算法基础。这不是加分项，是筛简历的第一道门槛。
再往上是大模型专项能力。美团的JD写得非常具体：理解Transformer/LLM模型架构与演进原理，具备SFT/DPO/RL等后训练能力，对Agentic RL有实操经验者优先，具备Data-centric AI意识。字节的AI应用研发岗甚至直接要求“AI编程工具重度玩家”，熟悉Cursor、Claude Code，能理解如何让AI写出生产级代码。

翻译一下：会写Prompt已经不是本事了，能设计完整的Agent工作流、能做模型效果评估和迭代，才是现在的硬通货。

第二层 项目经验——你的“定价权”

前程无忧报告里的数据很说明问题：企业招AI应届生时，“名校学历”重要性只排第五，最看重的是数学与算法基础（60.3%）和实际项目/实习经历（52.5%）。
面试官现在问的不是“你学过什么课”，而是“你的Agent接没接进过要对线上负责的系统”“生成失败的时候你怎么调整”。一个能讲清楚取舍和踩坑的完整项目，比三行“熟悉大模型”的简历描述有用得多。

第三层 判断力——你的“天花板”

AI工具迭代速度以月为单位。一位猎头顾问的观察很精准：“半年前JD还要求精通Prompt Engineering，上个月同一个JD已经改成‘具备多Agent协同系统设计经验’。Prompt优化从加分项变成了基本功，现在连门槛都算不上。”
能持续判断什么工具适合解决什么问题、生成结果如何评判和优化，才是真正拉开差距的地方。

三、非技术背景怎么办？四条实打实的路径

① AI产品经理 / AI策略运营

这是非技术背景最主流的切入方向，也是大厂今年明确在扩招的岗位。美团的“AI产品经理提前批”就是信号。

一位北大文科背景、目前从事AI策略产品经理的学姐分享过：这个岗位既需要好奇心和探索欲，也需要细心踏实的特质，核心是培养用户视角和量化思维，通过积累行业案例和学习工具使用来提升竞争力。

具体怎么准备？一位大厂HR的建议很直接：“你未来想做AI产品经理，那就自己试着跑小程序、做demo。AI工具已经把这件事的门槛降得非常低了，你不需要会写复杂代码，但你得有产品思维——会做竞品分析，会做用户洞察，能从0到1想清楚一个产品的逻辑。”

面试中，面试官关心的不是你“会不会写代码”，而是“你用AIGC工具做过什么、有没有形成自己的方法论、能不能发现现有AI工具的问题”。

② 提示词工程师 / AI内容策略

这是一个正在快速从“热门新岗”变成“基础能力”的方向。头部AI企业招聘的文科岗位占比已从约5%提升至20%-30%。字节给AI训练岗开出了月薪2万-4万、年薪15个月的待遇。 入行门槛确实不高——不用写代码，会用主流AI工具就行。但核心能力是：结构化提示词编写、内容判断力（识别AI输出的问题并优化）、跨场景的对话逻辑设计。

③ AI伦理 / 价值对齐 / 人文训练师

这是今年春招最值得关注的新变化。头部AI企业的文科岗位占比从5%飙升至30%，腾讯、阿里同步招聘“AI伦理顾问”“AI叙事设计师”“大模型人文训练师”等岗位，明确要求“哲学背景+基础技术理解力”，月薪普遍3万-5万元。 一位互联网公司人力负责人解释了这个岗位的核心需求：“解决AI的价值对齐问题。简单说，就是让AI变得通人性、有温度、懂伦理。这需要人文素养、批判性思维和人性洞察力。”

④ 传统技术岗叠加AI能力

如果你本身是后端、测试、数据分析等方向，不需要“转行”，而是“叠加”。

一个典型变化：传统测试工程师岗位正在被重塑。大厂面试中测开岗位考察后端开发能力的比例已超过70%，纯测试技能已经不够用了。后端工程师也一样。AI正在吃掉大量CRUD和接口开发工作，但会用AI做系统设计、架构决策、性能优化的工程师，价值反而在上升。你的专业背景不是包袱，是差异化的地基。

最后一句实话

AI岗的边界正在被大幅拓宽。非算法岗也需要AI能力，运营、市场、法务、财务，多多少少都在往AI方向靠。大厂招人的底层逻辑没变——招人是来交付结果的。只是现在，生产力 = 人 + AI工具。

你不需要成为算法专家才能进AI赛道。但你需要证明一件事：你能用AI做出别人做不出来的结果。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），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。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

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，我精心整理了一份大模型面试题库，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。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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