本文详细介绍了AI行业的三个主要岗位层级：底座岗、研发岗和落地岗。底座岗包括AI芯片设计、算力调度和数据处理等，研发岗涉及大模型算法、多模态算法、具身智能算法等，而落地岗则有AI Agent开发、RAG系统工程等。文章针对每个岗位的职责、要求、薪资及适合人群进行了深入分析，为想要进入AI行业的读者提供了全面的岗位选择和职业发展建议。

网上其实挺多“普通硕博生，你凭什么觉得你能成为Ai算法工程师？、搞AI算法毕业即失业…”类似这种言论，特别是前几年。这种说法在前几年还算是挺对的，但最近两年AI技术的突破和应用落地，这种情况相较于那时候已经好了挺多，虽然算法岗竞争依旧大。

不过这两年AI技术的突破和应用落地，释放出了很多不会像算法岗这么卷的岗位，想进入AI人工智能行业工作的同学，建议一定要了解最新的AI就业岗位结构和划分，才能知道自己适合什么岗位、需要培养什么能力和学历等，之后才能更好的应对企业的岗位需求。

目前AI岗位可以分为三个层：最底层的底座岗、金字塔尖的研发岗、中间的落地岗。Future会用比较白话一点的方式解释给大家听，并且每个岗位按照干嘛的、要求、薪资、适合谁来结构性的介绍，会更直观。

1️⃣：最底层的底座——没这些，上面的都是空中楼阁

这层的岗说白了就是给整个AI行业搭地基的，搞算力、搞数据的，没有他们，那些大模型、AI应用都是空架子。这里面的岗分化也挺大，高端的硬件岗门槛贼高，基础的数据岗就友好很多。

——1.AI芯片设计工程师

干嘛的：这岗现在是抢破头，现在大模型、人形机器人都要算力，通用芯片根本不够用，所以大家都在抢做AI专用芯片的人。比如华为的昇腾、寒武纪的那些芯片，都是这帮人搞出来的，要把算力提上去，把耗电降下来。

要求：你得懂芯片那套东西，Verilog啥的得玩明白，还得知道AI训练需要啥算力，最好有流片的经验。学历基本都是硕士起步，核心的研发岗人家就要博士，普通本科根本碰不到。

薪资：刚毕业的硕士进去就能拿35-60万，干个几年资深了，80-150万随便拿，头部公司的专家，年薪200万+都不叫事。

适合谁：那种电子、微电子专业的，愿意沉下心搞硬件的，动手能力强的，别想着赚快钱，这行是越老越吃香。

——2.算力调度/MLOps工程师

干嘛的：相当于AI集群的 “大管家”，那么多 GPU、服务器，你得给人家调度资源啊，哪个任务用多少算力，还要给模型整个自动化的流水线，训练、部署、监控都给弄好，保证大模型跑的时候别崩了。

要求：得懂容器、云原生那套东西，K8s啥的得会，还得懂点监控工具，最好之前做过运维或者云计算的，转过来贼顺。

薪资：刚毕业的本科生20-35万，干个三四年，40-80万，要是能做到架构师，百万年薪也不是不可能。

适合谁：学历本科就行，没那么高要求，只要你会干活。之前做运维、云计算的同学，别再干传统运维了，转这个，薪资直接涨一大截，而且稳得很，不用追那些花里胡哨的新技术。

——3.数据工程师/AI数据专家

干嘛的：都说数据是AI的粮食，那这帮人就是种粮食、筛粮食的。给AI搞训练数据，采集、清洗、标注，把乱七八糟的原始数据弄干净，给算法工程师喂过去，还要保证这些数据不违规，别泄露用户隐私。

要求：SQL、Python得会，大数据那套框架得懂，细心点，能看出数据里的垃圾，还得懂点合规，别踩数据的坑。学历本科就行，要是你经验够，专科人家也要。

薪资：入门的一个月10-18K，干成资深的专家，年薪 30-60万，要是你懂某个行业的数据，比如医疗、金融，那薪资还能涨。

适合谁：大数据专业的应届生，或者之前做数据处理的，细心严谨，能坐得住整理数据的，这活不算累，也稳。

2️⃣：金字塔尖的研发岗——这真不是给普通人准备的

这层就是大家嘴里的 “AI大佬” 待的地方，搞最前沿的算法、模型研发，推动AI技术往前走的就是这帮人。说真的，这层的门槛高到离谱，岗位数量也不多，真挺卷的。

——1.大模型算法工程师

干嘛的：负责搞大模型的，从架构设计，到预训练，到微调，把大模型从0做出来，还要优化它的性能，让它跑的更快、更聪明。

要求：你的数学底子得贼扎实，线性代数、概率论啥的不能差，Pytorch那套框架得玩明白，Transformer、RLHF这些技术得吃透，最好有顶会论文或者开源项目，不然你连简历都过不去。学历基本都是硕士起步，头部大厂的核心岗，人家只要清北复交或者海外名校的博士，普通985的硕士都得往后稍。

薪资：刚毕业的硕士进去，年薪50-80万，博士的话80-120万，干成资深专家，100-200万，最顶尖的AI科学家，年薪 300 万+都不叫事，还有股权激励。

适合谁：就是那种顶尖学校的理工科大佬，有研究经验，愿意天天追论文、学新技术，能扛住高压的，普通人真别碰，你卷不过的。

——2.多模态算法工程师

干嘛的：这是今年最缺的岗，没有之一！现在AI都不满足只处理文本了，要能同时看图片、听语音、懂视频，比如那个Sora视频生成，还有数字人，都是这帮人搞的。说白了就是搞跨模态的融合，让AI能同时看懂不同类型的数据。

要求：要求你既懂点CV（计算机视觉），又懂点NLP（自然语言处理），CLIP、Diffusion 这些模型得玩明白。学历也是硕士起步，没啥说的，研发岗都这样。

薪资：年薪60-150万，资深的一个月7-10万，比普通算法岗高一大截。

适合谁：之前做CV或者NLP的，想转前沿方向的，对AIGC内容生成感兴趣的，这行未来几年都缺人。

——3. 具身智能算法工程师

干嘛的：这是今年的薪资黑马！现在人形机器人火了，这岗就是给机器人做大脑的，搞感知、决策、控制，让机器人能看懂环境、听懂话、会干活，说白了就是把AI装到机器人身上。

要求：你得懂机器人那套，运动规划、感知，还有VLA那套新东西，最好懂点强化学习，学历硕士起步，机器人、自动化专业的优先。

薪资：初级的就有50-90万，高级的专家，年薪最高能到200万，真的是抢人，现在各家都在做人形机器人，缺人缺疯了。

适合谁：之前做机器人、自动化的兄弟，这波风口你赶上了，赶紧冲，薪资涨的离谱。

——4.AI科学家/技术负责人

干嘛的：这就是大佬中的大佬了，管整个AI团队的，定技术方向，搞前沿预研，带团队攻克难题，对接公司的AI布局。

要求：基本10年以上的经验，你得在行业里有名气，有拿的出手的项目，最好有顶会论文，学历基本都是博士，没的说。

薪资：平均月薪13.7万，年薪150-500万，还有股票，这就不是打工了，这是公司的核心资产。

适合谁：行业里的老专家，能带团队的，能统筹技术和业务的，普通人就看看就行。

3️⃣：中间的落地岗——这才是咱们普通人的天堂！

现在整个行业早就不卷造模型了，都卷怎么把模型用到业务里，这层的岗位占了整个AI行业的60%还多，缺口最大，门槛最友好，不管你是转行的、文科生、零基础的，都能在这找到位置，好多朋友都是从这层切入的。

——1.AI Agent开发工程师

干嘛的：这岗今年涨薪涨的最快！Agent就是能自己干活的AI助手，比如让它自己帮你写报告、处理客户咨询、做报表，不用你一步一步教，这帮人就是做这个的，把这些智能体装到企业的业务里，帮公司省人力。

要求：你有Python基础就行，学一下LangChain那套框架，懂点工具调用、多智能体编排，能独立做个落地的系统就行，零基础的学半年也能上手。学历本科就行，专业不限，你有开发基础就够。

薪资：刚毕业的30-50万，资深的50-90万，转型的基本都能薪资翻倍。

适合谁：之前做后端开发的兄弟，别犹豫，转这个！现在缺口大的离谱，你有开发基础，学半年就能上手，薪资直接涨一大截，比你干传统开发香多了。

——2.RAG系统工程师

干嘛的：这个我得给你解释下，说白了就是给大模型装个私有知识库，让它能看你公司的内部资料，还不会瞎编，解决大模型 “胡说八道” 的问题，现在企业做AI落地，第一步都是搞这个，所以需求贼大。

要求：要求也不高，你懂RAG的流程，会用向量数据库，会点基础的开发就行，零基础的学俩月就能干活，学历本科就行，没啥要求。

薪资：刚毕业的一个月18-30K，干个一两年，25-45K，轻松。

适合谁：基础的小白，或者转行的开发者，想快速切入AI的，先从这个入手，门槛低，活多，干完了你再学别的也不迟。

——3.AI解决方案架构师

干嘛的：就是把AI技术卖给传统行业的，比如给银行做个金融大模型，给医院做个医疗 AI，你得对接客户，知道人家要啥，然后把AI技术拼吧拼吧，整个定制的方案出来，推动项目落地。

要求：这岗最看重啥？不是你技术有多牛，是你懂不懂行业！比如你之前干了5年金融，那你去做金融AI的解决方案，比那些纯技术的懂行多了，企业抢着要你！学历本科就行，最好是 “AI+行业” 的复合背景。

薪资：年薪40-120万，你要是行业老兵，薪资更高。

适合谁：之前在传统行业干了好几年的，比如金融、医疗、制造的老兵，别觉得你不懂技术就进不了AI，你懂行业就是最大的优势，转这个岗，完美发挥你的经验，薪资还能涨。

——4.AI产品经理

干嘛的：就是连接技术和业务的中间人，不用你写代码，你只要知道AI能做啥不能做啥，然后调研用户要啥，定义产品功能，协调研发把东西做出来，跟进迭代。好多之前做传统产品、运营的，都转这个了，太顺了！你之前的产品经验完全能用，只要补点AI的基础知识就行。

要求：就是你懂点AI的基础，懂产品那套，会沟通，不用写代码。学历本科就行，专业不限。

薪资：初级的一个月15-25K，资深的年薪50-90万，这岗的需求看数据涨了369%，真缺人！

适合谁：之前做产品、运营的，转这个！不用学代码，你之前的经验都能用，完美切入AI 行业，越老越吃香。

——5.AI训练师

干嘛的：这就是最低门槛的了，说白了就是AI的启蒙老师，教AI做事，比如给图片标个框，告诉AI这是车这是人，AI回答错了，你帮它改改，调教它适配某个行业，比如教医疗 AI认病灶，教客服AI理解用户的话。

要求：兼职为主吧，不用技术！你只要会用电脑，细心耐心就行，要是你懂点行业知识，那更好，薪资更高。学历大专就行，最基础的标注岗，中职都能做。

薪资：入门的一个月 6-10K，资深的垂类训练师，能到3万，你要是考了证，薪资还能涨，还能积分落户。

适合谁：零基础的应届生，想做副业的，宝妈、学生党，不想搞技术的，想快速切入 AI 的，这个岗真的是闭眼入。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

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下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

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2026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。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

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6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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