近两年来，大模型赛道持续爆发式增长，无论是Java、C++后端开发，还是前端、数据分析、架构设计等不同技术栈从业者，都纷纷将目光投向大模型领域，掀起了新一轮技术内卷热潮。
与此同时，不少程序员（尤其是入门小白）也被行业热度裹挟，内心充满困惑。后台频繁收到大家的提问：当前AI行业就业市场到底怎么样？非算法背景能入局吗？选择哪个技术方向前景更广阔、更易落地？
（大模型招聘市场整体行情）
为了给大家一个精准答案，我秉持“刨根问底”的态度，汇总整理了近期BOSS直聘、智联招聘等主流招聘平台，以及腾讯、字节跳动、华为、商汤科技等大厂官网发布的上百份AI相关招聘需求（JD），重点聚焦大模型、AI Agent两大核心领域，提炼出关键数据与岗位趋势，帮大家理清入局思路。
（大模型核心岗位分布情况）
一、核心岗位分类及能力要求
1. 算法研究类：前沿探索的核心力量
这类岗位并未因应用层爆发而衰退，反而在大厂及AI头部企业的研究院中保持稳定需求，是推动大模型技术迭代的核心。比如科大讯飞招聘的NLP、语音、视觉、AIGC、工业AI等多方向AI研究算法工程师，商汤科技的智能驾驶感知静态模型算法专家、多模态大模型研究员，以及字节跳动的大模型智能体研究员，均属于此类。
岗位核心侧重前沿技术探索、模型结构创新与性能优化，门槛相对较高，通常要求硕士及以上学历，博士优先，若有顶会论文（如NeurIPS、ICML、ACL等）或核心算法项目经验，会成为核心竞争力。对于小白而言，此类岗位需长期深耕，建议先从基础算法积累做起。
2. AI工程/开发类：需求量最大的落地岗
这是当前大模型领域需求最旺盛的岗位类别，也是非算法背景程序员（如Java、C++、Python开发者）最易切入的赛道。核心职责是将算法研究成果落地为实际产品，包括模型部署优化、系统搭建、性能调优等，是连接技术与业务的关键。
代表岗位有腾讯的AI工程架构师、AI数据工程师、AI Agent后台开发工程师，美团的大模型应用后端工程师，字节跳动的AI后端开发工程师，商汤科技的C++软件工程师（智能座舱方向）。此类岗位对编程能力要求极高，Python是必备技能，多数岗位还要求掌握C++/Java/Go等语言，同时需具备系统设计、分布式开发经验，以及对TensorFlow、PyTorch等AI框架、Docker等工具的熟练运用能力。
3. AI产品/解决方案类：懂技术懂业务的复合型岗位
随着大模型应用场景的不断拓宽，这类复合型岗位需求持续攀升，核心价值在于打通技术与业务的壁垒，让AI真正服务于实际场景。岗位要求从业者既懂大模型基础技术，又能精准挖掘客户需求、设计产品方案并推动落地。
常见岗位包括珍岛集团的AI智能体解决方案专家、浩鲸科技的智能体解决方案经理、雷度网络与华为云计算的AI产品经理、字节跳动的AI智能体商业化产品运营，以及腾讯多个业务线的AI产品经理。适合有技术基础、擅长沟通协调，且对行业业务逻辑敏感的从业者，小白可从了解行业场景、积累产品思维入手。
4. Agent专项人才：当下最热门的细分赛道
AI Agent（智能体）是本次JD分析中出现频率最高的关键词，已成为行业新风口，多家企业专门开设了Agent相关专项岗位，足见其重要性。核心方向是构建能自主理解需求、规划任务、执行落地的AI智能体，覆盖多行业场景。
代表岗位有华为的AI智能体专家、创昱达信息的AI智能体工程师、蚂蚁集团的PaaS智能体平台研发专家与AI搜索智能体算法工程师、精英世家的智能体算法工程师，以及嘉兴千易的AI智能体开发（Coze工作流搭建方向）岗位。其中Coze等低代码平台的应用岗位，对小白相对友好，可作为入局Agent赛道的切入点。
5. AI基础设施/运维类：大模型的“底层支撑者”
大模型的训练与推理需要强大的算力、存储及网络支撑，这类岗位是保障大模型稳定运行的基础，需求稳定且门槛清晰，适合擅长运维、云计算的从业者。
代表岗位包括旷视科技的AI平台（K8s）SRE运维工程师、商汤科技的云原生容器平台架构师、底层网络架构师，以及腾讯的AI大模型SRE工程师。核心要求掌握K8s、容器技术、网络与存储优化、计算资源调度等技能，对云计算基础薄弱的小白，可先从K8s、Linux运维等基础内容学起。
二、行业趋势总结：小白与普通程序员的入局建议
从本次汇总的上百份JD来看，大模型行业的岗位结构已逐渐清晰：基础研究与模型优化类岗位依然是头部企业的核心需求，但应用层开发岗位的需求量更为庞大，绝大多数岗位聚焦于“如何利用现有大模型，结合具体业务场景开发实用应用与AI Agent”。
这一趋势表明，行业正从“技术探索”向“落地变现”转型，越来越注重AI技术的商业价值与实际问题解决能力，这也为非算法背景的程序员和小白提供了更多入局机会。
对于想要入局的小白或跨技术栈程序员，建议优先瞄准AI工程/开发类、Agent低代码开发类岗位，从Python编程、AI框架基础、分布式开发等核心技能入手，结合具体业务场景积累项目经验；同时关注行业动态与大厂岗位需求变化，精准匹配学习方向，少走弯路。
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。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
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