概述

大模型生态中的 11 大核心岗位，涵盖从数据采集、算法研发到部署运维、应用落地以及硬件支持的全产业链，帮助读者快速了解各类角色定位、典型职责与技能要求。

岗位一览

序号	名称	职责	技能要求
1	数据工程师（大模型方向）	负责大模型训练数据的采集、清洗、标注及数据集构建。例如：在医疗领域构建疾病知识图谱时，需通过临床指南和病历数据设计标注规则，支持垂直领域模型训练（如IBM Watson Health的医疗知识图谱）。	熟悉数据标注工具链、SQL/Python数据处理、数据质量评估方法，了解NLP/CV领域的数据格式标准。
2	模型研发工程师	主导基座大模型（如GPT-3、BERT）的架构设计与训练优化。例如：Meta开源的Llama系列模型通过改进Transformer架构降低训练成本。	掌握PyTorch/TensorFlow框架、分布式训练技术（如ZeRO优化）、模型蒸馏/剪枝方法，熟悉前沿论文复现。
3	算法工程师（微调方向）	针对垂直领域进行模型微调。例如：医疗领域使用LoRA技术微调BERT生成诊断模型（如平安好医生的问诊助手），金融领域通过Adapter适配风控模型（如蚂蚁集团的风险识别系统）。	精通LoRA/Adapter微调技术、领域知识融合（如医疗流程建模）、模型评估与迭代优化。
4	评测工程师	制定多维评测指标并分析模型边界。例如：HuggingFace Evaluate工具支持自动化评测（如BLEU、ROUGE指标），用于评估生成式AI的摘要能力（如SummarizeBot）。	掌握自动化评测工具、统计分析方法，具备法律/伦理知识设计合规测试用例。
5	部署开发工程师	解决大模型推理部署难题。例如：电商平台通过TensorRT加速实现毫秒级推荐响应（如京东的实时商品推荐系统）。	熟悉GPU集群配置、模型压缩（ONNX）、低延迟框架（如Triton推理服务）。
6	应用开发工程师	集成大模型至业务场景。例如：智能客服场景基于LangChain开发Agent（如阿里小蜜），文档处理场景使用RAG优化摘要生成（如Notion AI）。	掌握LangChain/RAG技术、API集成能力、用户交互设计。
7	硬件架构师（AI方向）	设计适配大模型的硬件方案。例如：华为昇腾AI芯片通过异构计算架构优化大模型推理效率。	熟悉芯片指令集（如NPU/GPU）、CUDA加速库、算力利用率优化策略。
8	大模型项目经理	统筹跨部门资源推动项目落地。例如：金融企业微调大模型用于风控时，需协调算法团队与合规部门（如招商银行的智能风控项目）。	熟悉敏捷开发流程、技术风险评估、行业落地场景分析。
9	大模型产品经理	将需求转化为技术方案。例如：智能写作工具（如Grammarly）通过分析用户行为优化模型迭代路径。	理解模型能力边界、ROI评估方法、场景化解决方案设计。
10	安全与合规专家	确保模型输出符合法规。例如：抖音的内容审核系统通过对抗样本检测过滤敏感信息。	熟悉GDPR/AI法案、数据脱敏技术、内容审核系统设计。
11	运维工程师（AI方向）	保障模型服务高可用性。例如：阿里云通过Kubernetes实现千亿参数模型的弹性扩缩容。	掌握容器化技术（Docker/K8s）、模型热更新、监控工具（如Prometheus）。

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