文章揭秘了大模型开发高薪现状：53.7%开发者月薪超50K，2025年预计增长10%。详细介绍了大模型工程师的岗位职责与技能要求，强调分布式算法、CPU和GPU优化的重要性。针对人才缺口，提供了一套从入门到精通的大模型学习资料包，涵盖视频教程、学习路线、电子书籍和面试题等，适合应届生、零基础转型者和传统开发者，帮助他们通过学习大模型技术实现职业跃迁和薪资提升。
大模型应用开发工资收入一般多少钱一个月？ 最多人拿50K以上占 53.7%，2025年较2024年增长了10%。 按学历统计，本科工资￥41.9K。 按经验，1-3年工资￥40.0K。
一起来看华为招聘的大模型工程师的工资水准
岗位职责：
1、 负责开发用于承载大模型的高效训练、推理平台，并结合特点进行算法与实现的优化；
2、负责大模型(CV、NLP、多模态等方向)技术方案的实现和效果评估，跟进前沿AI大模型研究与效果性能调优；
3、推进分布式训练中的计算和通信优化，充分利用算力，使用大量加速卡探索性能边界；
4、打破模型的参数限制，训练百亿、千亿参数量级别的超大模型
岗位要求：
1、熟悉Linux开发环境，至少掌握Python、Java、C++等开发语言中的一种，熟悉Pytorch/TensorFlow/MindSpore/huggingface中的一种；
2、数学基础扎实，熟悉深度学习与分布式算法，能够清晰理解算法基本原理及实现方法，有大规模分布式算法相关开发经验者优先；
3、有过深度学习平台开发或大模型开发相关经验者优先。
注意这里的分布式算法和分布式训练：
分布式算法可以被看作是一种并行计算的形式。在分布式算法中，计算任务被划分为多个子任务，并在多个计算节点上同时进行计算。这些计算节点可以是多台计算机、服务器或其他计算设备。
每个计算节点独立地执行其分配到的子任务，利用节点之间的通信和协调机制共同完成整个计算过程。通过将计算任务分布到多个计算节点上，分布式算法能够并行执行，从而加快计算速度，提高系统的可扩展性，并处理大规模数据和复杂计算任务。
分布式算法和传统的串行计算（单个计算节点上的计算任务按顺序执行）相比，具有更高的计算效率和吞吐量。然而，分布式算法也需要解决节点之间的通信、数据同步和一致性等问题，以确保计算结果的正确性和一致性。
总结而言，分布式算法是一种并行计算的形式，通过将计算任务分布到多个计算节点上并协同工作，以提高计算效率和系统的可扩展性。它在处理大规模数据和复杂计算任务时具有重要的应用价值。
一般常用的分布式算法和训练常常是CPU并行优化与GPU并行优化。
大模型工程师为什么需要懂CPU和GPU？
CPU和GPU是现代计算中两个不可或缺的关键组件，它们在大型模型的训练和推理中发挥着重要作用。作为大模型工程师，了解CPU和GPU的工作原理和优化技巧将带来以下重要好处：
综合优化：大型模型的训练和推理涉及到庞大的计算量和数据量。懂得CPU和GPU的特性和优化方法，你能够全面考虑系统的整体性能，合理分配计算资源，优化算法和数据流程，提高模型训练和推理的效率。
平衡计算和通信：在大型模型的分布式训练中，CPU和GPU之间的通信是关键瓶颈之一。了解CPU和GPU之间的数据传输机制、内存管理和通信模型，可以帮助你更好地平衡计算和通信的开销，减少数据传输的延迟，提高训练速度和吞吐量。
性能调优：掌握CPU和GPU的性能分析和调优技巧，能够帮助你识别和解决性能瓶颈，提升系统的整体性能。通过合理地使用向量化指令、多线程并行和GPU加速等技术手段，你可以将模型的训练和推理速度提升到一个新的水平。
硬件选型和架构设计：理解CPU和GPU的硬件架构和特性，对于选取适合大型模型训练和推理的硬件平台和架构至关重要。了解不同厂商的CPU和GPU的性能差异、功耗特点和支持的指令集，能够帮助你做出明智的硬件选型和架构设计决策。
面对新兴技术：CPU和GPU技术在不断发展和演进，新兴的硬件架构和加速器技术也层出不穷。作为大模型工程师，了解CPU和GPU的最新技术动态和趋势，能够让你及时应对新技术的挑战和机遇，保持在领域的前沿。
总而言之，作为一名大模型工程师，深入了解CPU和GPU的工作原理、优化技巧和性能特性，将让你在大型模型的训练和推理中更具竞争力，提高工作效率和性能。掌握CPU和GPU的知识，将使你能够设计和优化适用于特定硬件平台的算法和模型架构，实现更高效的计算和更快速的推理速度。
此外，了解CPU和GPU还有助于你更好地与硬件工程师、系统工程师和优化团队合作。你将能够与他们共同解决各种硬件相关的问题，并进行更有效的沟通和协作，从而提升整个团队的工作效率。
最重要的是，学习CPU和GPU为你打开了更广阔的就业机会。大型模型的训练和推理在各个行业都有广泛的应用，包括人工智能、机器学习、数据科学、计算机视觉等领域。掌握CPU和GPU的技能，使你具备了更多的就业选择和发展机会，在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。
因此，作为大模型工程师，学习CPU和GPU不仅仅是一种需求，而是一项关键的技能投资。它将为你提供更多的工作机会、提升你的技术能力和竞争力，为你的职业发展铺平道路。现在就投身于学习CPU和GPU的旅程，探索无限的潜力和机遇！
如何系统的学习大模型 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。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
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✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。
