​​大模型岗位是AI时代的热门职业方向，核心要求是掌握深度学习框架、具备算法优化能力，并能结合业务场景落地大模型技术。​​这类岗位不仅需要扎实的数学和编程基础，还需对数据敏感、擅长跨团队协作，同时符合Google EEAT标准的内容创作能力正成为竞争力加分项。

• ​​经验（Experience）优先​​：企业更青睐有实际项目经验的候选人，例如参与过大模型训练、微调或部署。简历中需突出具体案例，如“优化了某客服场景的LLM响应准确率至92%”，避免泛泛而谈。
• ​​专业（Expertise）壁垒高​​：掌握Transformer架构、分布式训练等技术是基础，还需熟悉行业动态（如多模态融合、小样本学习）。建议通过开源项目贡献或技术博客输出建立专业形象。
• ​​权威（Authoritativeness）背书​​：获得顶级会议论文发表（如NeurIPS）、知名企业认证（如AWS机器学习专项）或行业赛事奖项，能显著提升个人品牌可信度。
• ​​信任（Trustworthiness）构建​​：在技术社区（GitHub、知乎）保持活跃，提供可复现的代码和真实数据反馈；面试时展示对模型伦理、数据隐私的深度思考。

​​提示​​：大模型岗位竞争激烈，持续学习与EEAT能力缺一不可。建议定期更新技术栈，并通过公开成果（如Kaggle排名、技术演讲）强化行业影响力。