在科技飞速发展的 2025 年，大模型技术宛如一颗璀璨的新星，照亮了人工智能领域的天空，也为众多程序员提供了一个全新的职业发展方向。随着 DeepSeek 等技术的横空出世，大模型技术不断突破创新，AI 行业迎来了前所未有的热潮。对于许多程序员而言，这无疑是一个不容错过的转行良机。那么，2025 年程序员转行做大模型，职业发展前景究竟如何？又有哪些岗位可供选择？该如何做出合适的选择呢？

一、转行大模型的前景分析

1、市场需求持续攀升

当下，几乎每个行业都在积极探索利用 AI 提升效率、创新业务模式的方法。从自动驾驶汽车、智能家居设备，到金融风险评估系统、医疗影像诊断辅助工具，AI 的应用场景无处不在。而这一切的背后，是无数复杂的大模型在支撑着各种功能和服务的实现。市场对懂得如何创建、优化和维护这些大模型系统的专业人员需求呈现出爆发式增长态势。无论是大型科技公司，还是新兴的初创企业，都纷纷将目光投向大模型领域，广纳贤才，这为程序员转行进入该领域提供了广阔的就业市场。

2、技术发展潜力巨大

投身于 AI 大模型领域，意味着程序员将站在技术发展的最前沿，不断接触到最新的研究成果和技术进展。大模型技术仍处于快速发展阶段，新的算法、架构和应用场景不断涌现。这种持续学习和创新的环境，不仅能让程序员始终保持竞争力，还能极大地激发他们的创造力，促使其在职业生涯中不断实现自我突破，探索技术的无限可能。

3、薪资待遇较为优厚

由于 AI 大模型领域的专业人才稀缺，供不应求的市场状况使得相关职位通常提供高于平均水平的薪酬待遇。程序员转行进入该领域后，若能迅速掌握核心技能，为企业创造价值，那么在经济回报方面将获得丰厚的收益。高薪资不仅是对其专业能力的认可，也是吸引更多程序员投身大模型领域的重要因素之一。

二、大模型领域热门岗位介绍

1、模型研发工程师

1. 核心职责：模型研发工程师肩负着设计和开发新的深度学习模型架构的重任。这要求他们密切关注最新的模型论文，深入理解并能够精准复现复杂的模型结构，在此基础上进行大胆创新和改进。同时，在模型训练过程中，要通过各种技术手段对模型性能进行优化，确保模型在有限的计算资源下达到最佳效果。
2. 岗位要求：计算机科学或相关专业背景，本科以上学历是基础要求。需要精通 Python 编程，熟练掌握 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架。具备扎实的数学基础，尤其是线性代数、概率论和微积分等知识，这是理解和优化模型算法的关键。此外，还应具备较强的研究能力和创新精神，能够独立攻克技术难题。
3. 选择原因与适合人群：对于那些对模型架构有着浓厚兴趣，热衷于创新和设计，并且具备一定研究能力的程序员来说，模型研发工程师是一个极具吸引力的岗位。在这里，他们能够充分发挥自己的专业特长，在技术深度上不断突破，参与到前沿技术的研究与开发中，为推动大模型技术的发展贡献力量。

2、算法工程师

1. 核心职责：算法工程师的工作重点在于将抽象的理论算法转化为切实可行的实际解决方案。这包括算法的具体实现、调试优化，以及将算法与实际业务场景紧密结合，使其能够真正解决业务问题，创造实际价值。他们需要具备敏锐的问题分析能力，能够根据不同的业务需求，从众多算法中选择最合适的方案，并进行针对性的优化调整。
2. 岗位要求：掌握机器学习算法和统计学基础是必备技能，熟悉常见的数据处理和分析工具，如 Pandas、NumPy 等，以便能够高效地处理和分析数据。同时，要具备良好的编程能力，能够用代码将算法准确无误地实现出来。
3. 选择原因与适合人群：如果程序员喜欢解决具体的实际问题，对算法应用充满热情，并且具备扎实的数学基础和较强的数据分析能力，那么算法工程师岗位将是一个理想的选择。在这个岗位上，他们能够在实际项目中充分施展自己的才华，将算法的力量转化为实实在在的业务成果。

3、数据科学家

1. 核心职责：数据科学家主要运用大模型进行深入的数据分析和精准的预测，为企业的决策提供科学、可靠的依据。他们需要从海量的数据中挖掘有价值的信息，通过建立合适的模型，对未来的趋势进行预测和分析，帮助企业制定合理的战略规划和业务决策。
2. 岗位要求：熟悉数据分析的完整流程，熟练掌握机器学习算法，具备良好的统计学知识，能够运用统计学方法对数据进行分析和解读。此外，还需要具备一定的数据可视化能力，能够将复杂的数据结果以直观、易懂的方式呈现给非技术人员。
3. 选择原因与适合人群：对于那些对数据分析有着浓厚兴趣，希望能够结合大模型技术进行深度数据分析的程序员来说，数据科学家岗位充满了挑战与机遇。在这里，他们可以充分发挥自己在数据处理和分析方面的优势，为企业的发展提供有力的数据支持。

4、AI 产品经理

1. 核心职责：AI 产品经理负责 AI 产品的全生命周期管理，包括前期的市场调研，了解用户需求和市场趋势，制定产品规划和战略；在产品开发过程中，进行需求管理，协调技术、设计、运营等多个团队，确保产品按时、高质量交付；产品上线后，持续关注用户反馈，进行产品的迭代优化，提升产品的竞争力和用户体验。
2. 岗位要求：需要了解 AI 技术的基本原理和发展趋势，具备丰富的产品管理经验，熟悉产品从概念到上线的整个流程。同时，要具备出色的跨部门沟通和协调能力，能够有效地整合各方资源，推动产品项目的顺利进行。
3. 选择原因与适合人群：对于那些希望从技术岗位转向管理岗位，同时又不想脱离 AI 技术领域的程序员来说，AI 产品经理是一个绝佳的选择。他们凭借自身的技术背景，能够更好地理解技术实现的难度和可行性，与技术团队进行高效沟通，从而更精准地把握产品方向，打造出符合市场需求的 AI 产品。

5、机器学习工程师

1. 核心职责：机器学习工程师负责构建和维护机器学习系统，涵盖从设计实验、实现算法、训练模型、优化模型，到将模型成功部署到生产环境的整个流程。他们还需要关注数据管道的建设和管理，确保数据的质量和流畅性，同时实时监控模型的性能，及时发现并解决问题，保证模型的稳定运行。
2. 岗位要求：熟悉机器学习的完整流程和常见算法，拥有丰富的实际项目经验，能够熟练处理数据预处理和特征工程等关键环节。熟练使用机器学习框架和工具，如 scikit - learn、XGBoost 等，具备良好的系统思维和工程能力，能够将算法转化为实际可用的产品。
3. 选择原因与适合人群：适合对机器学习全流程感兴趣，希望将算法知识应用到实际产品开发中，具备系统思维和工程实践能力的程序员。在这个岗位上，他们可以全面参与机器学习项目的各个环节，见证从算法到产品的转化过程，实现自己的技术价值。

6、深度学习工程师

1. 核心职责：深度学习工程师专注于深度神经网络的设计、训练和应用。他们需要深入研究深度神经网络的架构和原理，根据不同的应用场景设计合适的网络模型，并通过大量的数据训练和优化模型，使其能够准确地完成各种复杂任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2. 岗位要求：精通深度学习理论和实践，对 CNN、RNN、GAN 等常见的深度学习模型有深入的理解和掌握。熟练使用深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，能够运用框架搭建和训练复杂的深度神经网络模型。具备较强的数学能力和问题解决能力，能够应对深度学习过程中出现的各种技术难题。
3. 选择原因与适合人群：对于那些对深度学习技术充满热情，希望在这个领域深入发展，对神经网络有深入理解，并且喜欢解决复杂数学问题的程序员来说，深度学习工程师岗位无疑是他们的首选。在这里，他们可以专注于深度学习技术的研究和应用，为推动深度学习领域的发展贡献自己的力量。

三、如何选择适合自己的岗位

1、评估自身兴趣与技能

程序员在选择转行大模型领域的岗位时，首先要对自己的兴趣和技能进行全面评估。思考自己对模型架构设计、算法应用、数据分析、产品管理等哪个方面更感兴趣，兴趣是最好的老师，只有选择了自己感兴趣的方向，才能在工作中保持持久的热情和动力。同时，要客观分析自己现有的技能优势，比如编程能力、数学基础、沟通协调能力等，选择与自己技能相匹配的岗位，能够更快地适应新工作，发挥自己的长处。

2、关注行业发展趋势与市场需求

密切关注大模型领域的行业发展趋势和市场需求动态也是至关重要的。不同的岗位在不同时期的需求热度可能会有所变化，了解行业的发展方向，有助于选择具有良好发展前景的岗位。例如，随着自然语言处理、计算机视觉等领域的快速发展，相关岗位的需求可能会持续增长。通过关注行业报告、参加技术论坛、与业内人士交流等方式，及时掌握市场需求信息，做出更明智的岗位选择决策。

3、考虑职业发展规划

从长远来看，程序员还需要结合自己的职业发展规划来选择岗位。如果希望在技术领域深入发展，成为技术专家，那么模型研发工程师、深度学习工程师等技术导向型岗位可能更适合；如果有意向转向管理岗位，提升自己的综合管理能力，AI 产品经理岗位则是一个不错的过渡选择。明确自己的职业目标，选择与之相契合的岗位，能够为未来的职业发展打下坚实的基础。

2025 年程序员转行做大模型领域具有广阔的职业发展前景，市场需求旺盛、技术潜力巨大且薪资待遇优厚。在选择岗位时，模型研发工程师、算法工程师、数据科学家、AI 产品经理、机器学习工程师和深度学习工程师等岗位都各具特色和发展机会。程序员应根据自身兴趣、技能和职业规划，综合考虑行业发展趋势和市场需求，谨慎选择适合自己的岗位。一旦做出决定，就要不断学习和实践，提升自己在大模型领域的专业能力，以适应这个快速变化的技术领域，开启职业生涯的新篇章。

四、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。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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