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2024年AI大模型开发工程师:最炙手可热的IT岗位,月薪25k起步

创作时间:
作者:
@小白创作中心

2024年AI大模型开发工程师:最炙手可热的IT岗位,月薪25k起步

引用
CSDN
1.
https://m.blog.csdn.net/javachichi/article/details/143416323

2024年,AI大模型开发工程师成为了IT行业中最炙手可热的岗位之一。根据北京大学国家发展研究院与智联招聘联合发布的报告,AI大模型相关岗位的需求显著增加,特别是自然语言处理(NLP)和深度学习领域的岗位,招聘需求翻倍增长。AI大模型开发工程师不仅薪资优厚,平均招聘月薪高达24007元至26279元,而且就业前景极为广阔。

AI大模型开发的前景与优势

  • 前景广阔:随着AI技术在医疗、金融、智能家居等各行各业的广泛应用,AI大模型开发工程师的就业前景极为广阔。
  • 薪资优厚:AI大模型开发工程师的薪资水平也处于行业前列。报告显示,自然语言处理和深度学习岗位的平均招聘月薪分别高达24007元和26279元,且增速领先。这充分证明了市场对AI大模型开发人才的高度认可和迫切需求。
  • 技术引领:AI大模型工程师不仅是技术的使用者,更是技术的推动者。他们掌握着如GPT-4、BERT、Transformer等尖端技术,这些技术正在深刻改变着我们对人工智能的认知和应用。随着技术的不断进步,AI大模型开发工程师将在更多领域发挥关键作用。

AI大模型开发的工作内容

AI大模型开发工程师的主要工作内容涵盖了从模型设计、训练到优化、部署的全过程。具体来说,他们需要:

  • 深度学习和自然语言处理:深入理解各种神经网络模型、注意力机制、序列建模和语言表示学习等技术,并将其应用于实际项目中。
  • 模型设计与架构:确定模型的整体结构,包括层数、参数数量和连接方式等,同时考虑模型的可扩展性、计算效率和内存占用等因素。
  • 数据预处理与模型训练:收集和准备大量文本数据,进行清洗、标记和表示转换等预处理步骤,然后使用强大的计算资源进行模型训练。
  • 模型评估与优化:使用各种评估指标和测试数据来评估模型的性能和质量,进行模型微调、网络剪枝或其他优化技术的应用。
  • 团队协作与沟通:与团队成员紧密合作,共同解决模型开发和部署过程中的挑战和问题。

AI大模型开发的核心能力

  • 扎实的数学和编程基础:AI大模型开发需要深厚的数学功底,如线性代数、微积分、概率统计等,同时需要熟练掌握至少一门编程语言(如Python),并了解数据结构和算法。
  • 深度学习框架与工具:熟悉并熟练使用流行的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和相关工具,能够实现和优化深度学习模型的代码。
  • 数据处理与清洗:具备数据处理和清洗的技术能力,以确保输入数据的质量,提高模型的性能和泛化能力。
  • 持续学习与创新能力:AI领域不断发展,新技术层出不穷,AI大模型开发工程师需要保持对新技术和研究的敏感性,持续学习并创新应用。
  • 沟通与协作能力:在跨学科团队中有效沟通和协作,共同推动AI应用的实际落地。

如何学习AI大模型开发

对于想学习AI大模型开发的人群,以下是一条核心的学习建议:

  • 系统学习与实践结合:首先,打好坚实的数学和编程基础,掌握线性代数、微积分、概率统计等数学知识和Python等编程语言。其次,深入学习深度学习和自然语言处理领域的基础知识,包括各种神经网络模型、注意力机制等。同时,通过参与开源项目、阅读学术论文和参加学术会议等方式,了解最新的研究进展和技术动态。最后,通过动手实践来加深对知识的理解和掌握,可以从简单的模型实现开始,逐步挑战更复杂的问题。

AI大模型学习资源推荐

学习路线

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:

  1. 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
  2. 通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
  3. 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
  4. 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
  5. 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
  6. 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
  7. 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

视频和PDF合集

观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

学会后的收获

  • 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
  • 能够利用大模型解决相关实际项目需求:大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
  • 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能,学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
  • 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力:大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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