大模型算法岗VS AI应用开发岗：小白必看，收藏区分关键点！
文章详细区分了大模型算法岗和AI应用开发岗的区别。大模型算法岗更侧重于模型本身的研究与优化，涉及Transformer架构、Attention机制、网络结构优化等底层技术。而AI应用开发岗则更注重AI能力的工程化落地，包括模型部署、Prompt工程、Agent工作流等，旨在将AI技术应用于实际业务问题。文章指出，随着AI技术的发展，这两个岗位正在逐渐融合，未来需要既懂模型又懂工程的人才。对于想要进入AI行业的小白或程序员来说，理解这两个岗位的区别和未来趋势，对于职业规划具有重要意义。
最近很多人在问：“大模型算法岗和AI应用开发岗，到底有什么区别？
因为现在打开招聘软件会发现，以前很多公司写的是：
·算法工程师
·NLP算法工程师
·深度学习工程师
现在越来越多公司开始写：
·AI应用开发工程师
·大模型开发工程师
·AI Agent开发工程师
·LLM应用工程师
很多人就开始懵了：
“是不是现在都不需要算法了？”
“AI应用开发是不是就是调API？”
“两个岗位是不是其实一样？”
其实不是。
这两个岗位，现在虽然越来越融合，但核心方向还是有区别的。
而且你会发现：现在很多公司，其实只是把“以前偏应用的算法岗”，重新换了一个名字。
1
大模型算法岗，更偏“模型本身”
真正的大模型算法岗位，核心研究的是：“怎么让模型变得更强”。
他们更偏底层模型能力。
例如：
·Transformer架构
·Attention机制
·网络结构优化
·模型数学
·Loss设计
·算子开发
·算子融合与加速
·推理优化
·CUDA/Triton
·分布式训练
·显存优化
这一类岗位，本质上更接近：“大模型研发”。
比如：像阿里做通义千问大模型研发的算法工程师。
包括：
·模型架构设计
·训练策略优化
·算法数学推导
·推理加速
·算子融合
·并行训练优化
2
AI应用开发岗，更偏“AI能力落地”
而现在大量公司的：
·AI应用开发工程师
·大模型开发工程师
·Agent开发工程师
本质更偏：AI工程化落地。
简单理解就是：“如何把AI真正做成产品”。
很多人以为：AI应用开发岗，就是调API。其实完全不是。
现在的大模型开发岗，同样需要掌握：
·机器学习基础算法
·LoRA微调
·小模型训练
·模型部署
·模型评测与优化
·RAG知识库
·向量数据库
·Prompt工程
·Agent工作流
·Function Calling
·MCP
·多Agent协同
只是它不像底层算法岗一样，需要从数学公式角度挖得那么深。它更强调“怎么让AI真正解决业务问题”。
3
很多“算法工程师”，其实已经偏AI应用了
这一点很多人没意识到。
以前很多中小公司的算法工程师，主要做模型训练，调参数，模型部署，模型评测，微调现有模型。
本质上，其实已经偏：AI应用开发。
因为大部分公司，并不会自己从0开始研发大模型。
更多是基于现有模型做业务落地。只是以前，大家统一都叫：“算法工程师”。
所以你会发现，现在很多公司，并不是突然新增了一个岗位。
而是把以前偏应用方向的算法岗，重新改名成了：“AI应用开发工程师”。
4
为什么现在岗位越来越像“全栈”？
因为现在企业全面拥抱AI后，岗位能力开始融合了。
以前算法工程师只需要：会训练模型，会调参数，会部署模型基本就够用了。
但现在不行了。
现在企业发现：真正能落地AI的人，不能只懂模型。还得懂工程。
所以现在很多岗位除了模型能力外，还要求：
·Python开发
·API开发
·FastAPI
·数据库设计
·Redis/MySQL
·Docker部署
·Linux环境
·GPU部署
·日志处理
·Agent工作流
因为企业真正缺的，已经不是只会训练模型的人。
而是：“能把AI真正做成产品的人”。
5
两个岗位最大的区别，其实是“关注点不同”
大模型算法岗更关注：“模型为什么这样设计”。
核心目标是：让模型性能更强。
而AI应用开发岗更关注：“怎么把模型真正用起来”。
核心目标是：让AI真正落地。
简单理解
算法岗更像：“造发动机的人”。
AI应用开发岗更像：“把发动机装进车里的人”。
一个偏模型研发。
一个偏AI工程化。
6
未来AI行业，岗位会越来越融合
这是现在最明显的趋势。
未来很多AI岗位，大概率都会变成：既懂模型，又懂工程。
所以未来真正有竞争力的人，
往往不是只懂理论的人。也不是只会调API的人。而是既懂大模型核心逻辑，又能真正完成AI项目落地的人。
这也是为什么现在越来越多公司，开始把岗位名字改成：“AI应用开发工程师”。
因为现在企业真正需要的，已经不是单一能力的人了。
最后
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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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6、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。
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