企业官网建设流程全解析

建立选区的快捷键,青岛网站关键词排名优化,城建网官网12319,高埗东莞网站建设最近有朋友说#xff0c;想转行ai赛道#xff0c;做大模型之类的工作#xff0c;不知道有哪些岗位。今天就来聊聊#xff0c;AI大模型有哪些方向#xff0c;新人怎么转行大模型赛道#xff0c;让大家少走弯路#xff0c;早日在AI领域如鱼得水#xff01;其实#xff0…最近有朋友说想转行ai赛道做大模型之类的工作不知道有哪些岗位。今天就来聊聊AI大模型有哪些方向新人怎么转行大模型赛道让大家少走弯路早日在AI领域如鱼得水其实在招聘网站上搜搜 “大模型”看看那些招聘要求就能大概了解大模型工程师都有哪些方向了。主要分为下面这四类数据治理方向大模型数据工程师主要负责爬虫、数据清洗、ETL、Data Engine、Pipeline 这些工作。简单说就是要把数据整理得妥妥当当让模型能 “吃” 得好。平台搭建方向大模型平台工程师负责分布式训练、大模型集群以及工程基建等。他们就像是大模型的 “建筑工人”打造出能让模型高效运行的平台。模型算法方向大模型算法工程师主要涉及搜、广、推、对话机器人、AIGC 这些领域。听起来是不是超酷一听能做出很厉害的产品部署落地方向大模型部署工程师负责推理加速、跨平台、端智能、嵌入式这些工作。他们要确保模型能顺利在各种设备上运行起来。下面分别对这四个方向的工作内容进行展开。1、数据治理 —— 被轻视的宝藏领域很多人可能觉得自己学了好多算法知识再去做数据工作有点大材小用了。其实不然对于很多转行大模型的同学来说做数据可是更容易上岸的途径呢现在国外的大模型技术比国内领先不少虽然国内有很多 “大模型”但真正厉害的没几个。为啥呢除了一些技术没突破数据和工程技巧也很关键。就拿数据来说通用大模型训练的数据来源、采集、质量把控、有毒信息过滤、语言筛选与比例、去重和规范化处理还有评测集构建这些都是技术活也是体力活。在垂直领域像金融、电商、法律、车企这些数据构建更难了。业务数据从哪来数据不够怎么办怎么构建高质量微调数据要是能把这些问题解决好模型就成功一大半啦所以现在有经验又有能力的数据工程师是比较稀缺的。2、平台搭建——保障高性能计算要是你以前是做工程的或者对工程感兴趣那大模型平台工程师这个方向很适合你。这个方向其实就是为大模型业务服务的打造大模型的基础设施让模型训练得更好、跑得更快有分布式计算、并行计算总之就是保障高性能计算。具体都做些啥呢硬件层面要搞大模型训练集群像 GPU 集群、CPU/GPU 混部集群得管理好几百上千张卡还要关注它们的利用率和健康状况。中小公司通常开发和运维都得干。平台层面要做 LLMOps也就是 pipeline把数据 IO、模型训练、预测、上线、监控都整合起来跟着业务团队走造些好用的工具给业务团队省时间。3、模型算法——传说中的算法工程师好多小伙伴一看到大模型算法岗可能立马就被吸引了觉得能做出超厉害的产品站在行业前沿。但是在 AI 这行模型算法应用是很需要业务经验的。如果你本来就是做算法相关的比如 NLP、语音助手或者对话机器人那继续做这个方向的大模型算法工程师是合适的。但如果你是 CS 方向的实习生、应届毕业生或者其他 IT 行业转过来的这不一定是最好的选择。别以为大模型算法工程师就是调调模型、改改超参、做做预训练和 finetune 这些简单活儿。实际上一个团队里干这些核心算法优化的没几个人大部分新人进去都是先干些配环境、搭链路、清洗和分析数据、调研、写函数工具这些基础工作。等这些干熟练了才有可能跑些模型实验表现好的同学才有机会接触线上业务。有些同学干了好几年还在做些边角料的活儿根本接触不到核心业务呢所以刚入行的小伙伴如果学历背景好可以去大公司实习争取转正背景一般的话去中小公司积累业务经验也是不错的。4、部署落地——实现AI价值最后一公里大模型部署主要有两个方向云端部署和端侧部署。云端部署可以做推理加速平台给特定模型做定制化加速像 Qwen - 7b 的加速也可以做大模型推理引擎在高并发用户场景下保证用户体验的同时优化延迟和吞吐量。端侧部署就是要在消费级 GPU/NPU 和边端设备上把模型部署好还要让领域大模型小型化实现工程落地。这个岗位对工程、系统和硬件方面的能力都有要求虽然现在有各种推理框架降低了点难度但还是挺有挑战性的不太建议新人直接做可以先从平台方向入手再慢慢转到部署方向。最后给新人的一些小建议别光盯着 finetune、SFT、RLHF 这些虽然系统学习是必要的但不需要花太多精力哦。想做应用方向的小伙伴建议聚焦在某个垂直领域比如对话机器人、问答系统或者金融、医疗、教育这些方向选一个具体场景好好做做深做透。一定要多关注数据像 data pipeline高质量训练 / 测试集的构建经验还有对数据的敏感度这些在未来工作中非常有用。记住大模型不只有算法工程也很重要。大公司都在拼基建好的平台对业务支撑作用可大了是大模型产品成功的关键因素好啦小伙伴们希望这些能对你们入行大模型有所帮助祝大家都能在这个领域发光发热以上是任识同学的个人经验如果你有不同的观点欢迎在评论区留言想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”