AI大模型全栈工程师作为AI领域的“全能选手”，其就业岗位覆盖了技术研发、应用落地、平台建设及跨领域融合等多个方向。以下是其主要就业领域及具体岗位：

一、核心技术研发类岗位

1、AI模型研发工程师

职责：设计、开发并优化大型AI模型，研究模型架构、算法创新及参数调优。

技能需求：精通深度学习框架，熟悉分布式训练技术，具备模型压缩与加速经验。

应用场景：主导大模型基础架构开发，或针对垂直领域(如医疗、法律)进行模型微调。

2、算法工程师

职责：研究并实现自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等算法，支持模型性能优化与创新。

技能需求：掌握强化学习、迁移学习等技术，熟悉算法与硬件协同优化(如GPU加速)。

3、AI框架开发工程师

职责：开发或优化深度学习框架，提升模型训练与推理效率。

技能需求：熟悉底层计算架构、大规模分布式训练技术，具备C++/Python混合开发能力。

二、应用开发与落地类岗位

1、AI应用开发工程师

职责：将大模型能力融入实际场景，开发智能客服、推荐系统、图像识别等应用。

技能需求：熟悉API设计与集成，掌握前后端开发技术，具备业务场景抽象能力。

典型场景：电商智能推荐、医疗影像辅助诊断、金融风险预测等。

2、AI产品经理

职责：规划AI产品功能，协调技术与市场需求，推动商业化落地。

技能需求：需理解模型能力边界，熟悉敏捷开发流程，具备跨部门沟通能力。

三、平台建设与运维类岗位

1、AI平台架构师

职责：构建AI开发与推理平台，整合算力资源、数据管道及模型服务。

技能需求：熟悉容器化部署(如Docker)、云原生技术(如Kubernetes)，具备大规模系统设计经验。

2、AI运维工程师

职责：监控模型运行状态，优化资源调度，保障服务稳定性。

技能需求：掌握Prometheus、Grafana等监控工具，熟悉故障排查与性能调优。

四、交叉领域与创新类岗位

1、数据科学家

职责：负责数据清洗、标注及特征工程，为模型训练提供高质量数据。

技能需求：擅长数据处理(如Pandas、Spark)，熟悉数据建模与可视化分析。

2、AI解决方案顾问

职责：针对行业痛点设计AI解决方案，如制造业质检、零售业个性化推荐等。

技能需求：需兼具技术理解与行业知识，能够将大模型能力抽象为可复用的解决方案。

3、研究型岗位(如算法研究员)

职责：探索大模型前沿技术(如多模态融合、通用人工智能)，发表顶会论文或主导开源项目。

技能需求：需具备科研能力，熟悉论文写作与技术社区协作。

五、行业分布与薪资趋势

1、高需求行业：

科技巨头：华为等企业招聘AI工程师，薪资普遍为15-40K·16薪，要求熟悉模型开发与部署。

垂直领域：医疗、金融、零售等行业对AI落地岗位需求旺盛(如智能客服、风控模型)。

初创公司：聚焦AIGC应用开发，薪资灵活但竞争激烈。

2、稀缺技能：

大模型训练经验：参与过65B以上模型全量训练或预训练的工程师稀缺，简历含金量高。

模型评测与优化：具备强化学习、模型压缩经验的岗位需求激增。

六、职业发展建议

技能拓展：从“单点专精”转向“全栈”，例如数据科学家学习模型部署，后端工程师掌握模型调优。

场景化经验：参与跨行业项目(如医疗、法律)，积累垂直领域Know-How，提升就业竞争力。

持续学习：关注大模型轻量化、边缘计算等趋势，避免技能过时。

AI大模型全栈工程师的就业覆盖技术、产品、行业交叉等多维度，未来随着AI纵深发展，其岗位将更偏向“技术+业务”复合型人才，例如AI与物联网融合的嵌入式开发、AI伦理与合规等新兴领域。