如今提起“高薪行业”，人工智能（AI）绝对是绕不开的核心领域——但不少人只知道“AI赚钱”，却对具体岗位分工、技术要求一知半解，更不清楚自己的基础适合切入哪个方向，盲目跟风学习只会浪费时间。
今天就为大家系统拆解AI领域6个主流就业方向，从核心工作内容、必备技术栈、适配岗位到真实薪资范围，逐一讲清讲透，帮小白和程序员精准匹配赛道，快速找到入门大模型的切入点。
一、深度学习方向：AI 技术的 “核心引擎”
工作内容
专注用深度神经网络解决复杂任务：比如让 AI 识别图像、听懂语音、理解自然语言，核心是 “建模型 + 调性能”。
要会什么？
得掌握深度神经网络、迁移学习、反向传播算法这些技术点。
能做什么岗位？
计算机视觉工程师、NLP 算法工程师、AI 算法工程师等，都是企业的核心技术岗。
薪资范围
18-50K—— 头部企业的资深算法岗，薪资能直接拉满上限。
二、算法框架方向：AI 应用的 “基建工人”
工作内容
开发维护机器学习 / 深度学习的算法框架，比如让模型跑得更快、更稳定，支撑各种 AI 应用落地。
要会什么？
得懂 Docker、PyTorch、GPU 加速这些工具和技术。
能做什么岗位？
算法框架工程师、分布式系统工程师、云计算工程师等，是 AI 项目落地的 “幕后支撑”。
薪资范围
15-30K—— 适合喜欢 “做技术基建” 的同学。
三、计算机视觉（CV）方向：让 AI “看懂世界”
工作内容
教 AI 分析图像 / 视频：比如识别物体、重建场景，常见于自动驾驶、安防监控这些领域。
要会什么？
得学卷积神经网络、目标检测（YOLO/SSD）这些技术。
能做什么岗位？
CV 算法工程师、三维视觉工程师、物体追踪算法工程师等。
薪资范围
15-20K—— 是 AI 领域里 “落地场景最多” 的方向之一。
四、机器学习方向：AI 的 “基础方法论”
工作内容
构建各种机器学习模型：比如用回归、决策树做数据分析、预测，是很多 AI 应用的 “底层逻辑”。
要会什么？
得掌握回归分析、聚类算法、SVM 这些经典方法。
能做什么岗位？
机器学习工程师、自动化工程师，甚至能转 AI 方向的产品经理。
薪资范围
15-30K—— 适合想 “进可算法、退可业务” 的同学。
五、大模型方向：AI 的 “顶流赛道”
工作内容
研究超大模型的设计、训练和调优：比如让大模型能写文案、做推理，是现在的热门方向。
要会什么？
得懂 Transformer、多模态学习、预训练微调这些技术。
能做什么岗位？
大模型应用开发工程师、Prompt 工程师、大模型训练推理工程师等。
薪资范围
20-35K—— 是近几年薪资涨幅最快的方向之一。
六、自然语言处理（NLP）方向：让 AI “听懂人话”
工作内容
教 AI 处理文本：比如做翻译、情感分析、智能客服，日常用的聊天机器人，背后就是 NLP 技术。
要会什么？
得学循环神经网络、Embedding、情感分析算法这些内容。
能做什么岗位？
NLP 算法工程师、知识图谱工程师、智能客服工程师等。
薪资范围
18-25K—— 适合对 “语言、文字” 感兴趣的同学。
选对方向，用 “认证” 补全能力短板
选好赛道后，想快速匹配岗位需求，“行业认可的技能认证” 是高效路径 —— 比如聚焦AI 不同方向的专业认证：
- 【AI 智能体工程师】：适配智能体设计、部署的落地能力；
- 【人工智能训练工程师】：聚焦 AI 数据处理、模型训练的核心技能；
- 【人工智能标注工程师】：针对数据标注、质量把控的实操能力；
- 【人工智能算法工程师】：覆盖算法设计、性能优化的技术能力。
这些认证对标《人工智能产业人才岗位标准》，是 “学 + 考” 结合的能力凭证，既能帮应届生敲开岗位大门，也能帮在职者补全技能、升级晋升。
写在最后：选方向，别只看薪资
AI 领域的薪资确实诱人，但选方向得结合自身兴趣 + 技术基础：
- 喜欢 “啃硬技术”：选深度学习、大模型方向；
- 喜欢 “做落地支撑”：选算法框架方向；
- 喜欢 “具体场景应用”：选 CV、NLP 方向。
现在 AI 的岗位需求还在增长，选对赛道 + 补全技能，就能在这个高薪领域里站稳脚跟。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、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。
4、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。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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。
