世界经济论坛预测到2030年将创造1.7亿个就业机会，其中AI领域增长最快。全球AI市场预计2034年达3.68万亿美元，中国AI人才需求将远超供应，一线城市AI岗位月薪2.5-4万元。文章详解了5类热门AI岗位及其技能要求，并提供从零基础到中级的系统学习路线，帮助普通人抓住AI就业风口，实现月薪2.5万+的职业目标。
下面贴上2025年未来就业报告，想详细了解可以去官网查看。
Precedence显示全球人工智能（AI）市场规模为2024年6382.3亿美元，2025年计算为6382.3亿美元，预计到2034年将达到约36804.7亿美元，2025年至2034年复合年增长率为19.20%。
预计到2030年，中国对人工智能产品制造人才的需求将是供应的三倍。目前一线城市AI岗位平均月薪2.5-4万元，高薪岗位年薪50-300万元。
下面整理了一些相关岗位介绍，大家可以看一下有没有适合自己方向的：
1.AI运营/AIGC内容创作者
主要工作内容
- 使用AIGC工具进行图文、视频、3D生成等内容创作
- 负责AI产品的用户运营、内容运营、活动策划
- 制作使用教程、案例，帮助用户更好使用AI
核心技能栈
- 非常熟悉各种AI工具：ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion、Copilot等
- 有一定内容创作能力（写作、设计、视频剪辑任一方向）
- 懂平台规则（公众号、短视频平台、小红书等）
典型任职要求
- 专业不限，更看重作品和运营成绩（阅读量、播放量、转化数据）
- “懂AI+懂内容+懂用户”是加分项
2.算法工程师/机器学习工程师
主要工作内容
- 设计、实现并优化各种算法（推荐、搜索、广告、风控、图像、语音、NLP等）
- 进行模型训练、调参、效果评估与上线监控
- 持续跟踪新论文、新技术，并在业务里落地
核心技能栈
- 数学：线性代数、概率统计、优化方法等（直接决定你能否看懂论文）
- 编程：Python（必备），常见ML/DL框架：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等
- 机器学习与深度学习：监督/无监督、神经网络、CNN/RNN/Transformer等
- 工程能力：Linux、Git、Docker，能把模型变成服务API
典型任职要求
- 计算机、人工智能、统计学、数学等相关专业，本科/硕士及以上
- 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
- 有相关项目或论文经验，有实际落地案例更受欢迎
薪资：一线城市中高级岗位常见区间可达20K–40K/月（甚至更高），大厂/独角兽更高
3.大模型工程师/大模型算法工程师（LLM/多模态）
这是这两年非常热门的新岗位，大厂和创业公司都在抢。
主要工作内容
- 负责大模型（LLM、多模态模型）的架构设计、开发与优化
- 设计智能体（Agent），负责从需求分析→模型选型→训练→部署全流程
- 使用SFT/DPO/RLHF等方法对模型进行对齐和精调
- 建设大模型工具链：数据清洗、训练流水线、推理加速、评估体系等
核心技能栈
- 扎实的NLP/多模态理论与实践经验
- 熟悉Transformer、LLM架构、PEFT、LoRA、RAG、Agent等技术路线
- 熟练使用Python+PyTorch+HuggingFace Transformers等生态
- 对并行训练、分布式训练、模型量化和推理加速有实战经验
典型任职要求
- 计算机、人工智能、自然语言处理等相关领域硕士或博士居多，要求2–3年以上相关经验
- 有顶会论文、开源项目或行业大模型落地项目经历者优先
- 对业界SOTA模型和开源社区有持续关注
这类岗位天花板很高，但入门门槛也比传统算法高。
4.AI工程师/AI应用工程师/MLOps
主要工作内容
- 把模型接入业务系统：搭建API服务、微服务、流水线
- 负责训练/推理环境搭建，监控模型效果和资源使用做模型版本管理、灰度发布、A/B Test、观测与报警
核心技能栈
- 编程：Python/Java/Go任一后端语言+Web框架
- ML基础要有，但更偏工程：容器、Kubernetes、CI/CD、云平台
- 熟悉常见的MLOps工具（如MLflow、Kubeflow）和日志/监控系统
典型任职要求
- 计算机等相关专业本科及以上智育在线
- 有机器学习/深度学习项目经验，但不一定要做过顶级算法
- 强工程落地和跨团队沟通能力
这一类岗位对“数学论文能力”要求没那么极限，更强调工程实现，实际上需求也非常大。
5.AI产品经理/AI解决方案
主要工作内容
- 负责规划AI产品：比如智能客服、智能质检、AI办公助手、行业大模型方案等
- 理解模型能力与限制，把“能做什么/不能做什么”翻译成需求和交互
- 设计用户流程、指标体系，协调算法/工程/运营落地
核心技能栈
- 对主流AI能力有实际体验：LLM、图像生成、语音识别等
- 产品能力：需求分析、原型设计（Axure/Figma）、数据分析思维
- 行业理解：懂一个垂直行业（金融、制造、教育、政务等）会非常加分
- 沟通和推动力：能在“技术团队和业务团队之间翻译”
典型任职要求
- 本科及以上，专业不限但计算机/理工优先
- 有互联网产品经验或行业解决方案经验
- 对AI技术有持续关注，自己经常实测各种AI产品
这一岗位技术门槛低于算法，但对综合能力要求高，适合作为复合型发展方向。
最后
如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！
技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！
具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻
是不是也想抓住这次风口，但卡在 “入门无门”？
- 小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？
- 传统程序员：想转型，担心基础不够，找不到适配的学习路径？
- 求职党：备考大厂 AI 岗，资料零散杂乱，面试真题刷不完？
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部分资料展示
一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:大模型核心原理与Prompt
L1阶段：将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。
L2级别：RAG应用开发工程
L2阶段：将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。
目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。
L3级别：Agent应用架构进阶实践
L3阶段：将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。
目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。
L4级别:模型微调与私有化大模型
L4级别：将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。
目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。
二、 全套AI大模型应用开发视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
三、 大模型学习书籍&文档
收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。
四、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。
五、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。
六、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。
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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