​​大模型方向的工作主要涵盖模型研发、平台搭建、数据治理、应用落地四大领域，核心岗位包括算法工程师、数据工程师、部署工程师及跨领域科研人才等，需同时具备算法深度与工程化能力。​​

1. ​​模型研发与算法优化​​
   负责大模型架构设计、训练调优及性能评估，涉及自然语言处理（如对话系统、机器翻译）、计算机视觉（如图像生成）、多模态融合等方向。典型职位包括大模型算法工程师、提示词工程师（设计优化交互指令）、模型评测工程师（评估模型能力边界）。需掌握PyTorch/TensorFlow框架，熟悉Transformer等前沿模型。

2. ​​数据治理与工程​​
   高质量数据是模型效果的基础，相关岗位如数据工程师（构建清洗Pipeline）、数据标注工程师（标注文本/图像/语音数据），需解决数据去重、有毒信息过滤、垂直领域数据稀缺等问题。金融、医疗等行业对专业数据需求迫切，经验丰富者稀缺。

3. ​​平台基建与集群运维​​
   大模型训练依赖分布式计算，平台工程师需搭建GPU集群、优化训练推理效率（如LLMOps工具链开发），保障千卡级硬件的稳定运行。中小公司常要求全栈能力，涵盖硬件适配、性能监控与成本控制。

4. ​​应用落地与行业结合​​
   部署工程师负责模型轻量化（端侧推理加速）、跨平台适配；应用开发工程师则需结合电商、法律等场景设计解决方案。新兴领域如生物医药（蛋白质结构预测）、金融（量化分析）催生“AI+学科”交叉岗位，需既懂技术又深谙行业逻辑。

​​提示​​：入行者建议从数据或平台方向切入积累经验，再转向算法核心岗；持续关注多模态、Agent等前沿趋势，强化工程与业务闭环能力。