本文为大模型领域的学习者提供了转型建议，介绍了大模型工程师的四大需求方向：数据、平台、应用和部署。文章指出，虽然许多新人倾向于成为应用端工程师，但该职位需要丰富的业务经验。相比之下，数据工程师、平台工程师和部署工程师是更易于新人入门的领域。文章还强调了数据的重要性，并建议新人关注数据构建、工程技巧和系统能力，为进入大模型领域做好准备。
随着AI大模型的爆火，在全球范围内引发了一场AI“狂飙”，也在业界点燃了一场百模大战。
基于近两年我在大模型领域的实践经历，想为在校学生/行业新人提供一些转型到大模型领域的建议。
首先你可以在求职网站搜索一下“大模型”关键词，看一下招聘JD，基本可以了解现在业内对大模型工程师的需求方向和能力要求。
总结一下，大致可以分为4类:
1.做数据的(大模型数据工程师，爬虫/清洗/ETL/Data Engine/Pipeline)
2.做平台的(大模型平台工程师，分布式训练大模型集群/工程基建)
3.做应用的(大模型算法工程师，搜/广/推/对话机器人/AIGC)
4.做部署的(大模型部署工程师，推理加速/跨平台/端智能/嵌入式)
如果是你，会怎么选？ 很多人第一眼恐怕会毫不犹豫锁定选项3，一门心思要做应用端，站在技术最前沿，做出老板和用户都能直接感知的核心“产品”。
不过，我得先给大家浇点冷水：在AI算法这行，3号位可是相当吃业务经验的。
如果你本就是算法老兵，比如NLP工程师，或者搞语音助手、对话机器人的，顺理成章转向相关方向的大模型算法工程师，这很自然。
把大模型的新方法融入现有业务，拿到实在的产出，在市场上找这类岗位也相对容易。
但如果你是CS方向的实习生/应届生，或是跨界转行奔大模型来的，3号位未必是最佳起点。
别陷入一个误区：以为大模型算法工程师就是调调模型、拉拉超参，搞搞预训练、微调（finetune）、指令微调（SFT）这些。
现实是，这类核心模型工作只占很小一块，一个团队里通常也就个把人专职做，或者只是工程师工作的一小部分。
注意一点：新人进去，超过90%都不可能直接上手模型调优。
绝大多数情况，会让你从配环境、搭链路开始干起，然后是做数据、整理数据、清洗数据、分析数据、做调研、写写功能（function）、工具（tools）……这些都是基础体力活。
干熟、干出色了，表现机灵的，才可能慢慢接触模型实验。表现更突出的，才有机会逐步对接线上业务。
甚至有不少人，干了好几年，还在处理边角料、脏活累活，核心业务的门都摸不着。
对于刚入行的新人，学历背景好的，争取进大公司实习转正；背景稍弱的，不妨考虑中小公司积累业务经验。
很多人常常忽略了1、2、4号位。可能觉得学了那么多算法基础、机器/深度学习、了解了大模型，回头去做数据有点“屈才”。
但我想告诉你，1号位其实是更多转行选手更容易上岸的路径。条条大路通罗马，并非只有一条独木桥。
首先， 国外大模型技术目前至少领先国内两年。虽然国内模型雨后春笋般冒出几十上百个，真正能打的没几个。
究其根本，许多关键技术仍未突破。算法本身，GPT的秘密已非独家。剩下的关键是什么？一是数据，二是工程技巧。
单说数据。通用大模型训练，数据来源哪里找？数据质量怎么控？如何过滤有毒信息？语言筛选与比例如何定？数据去重怎么做？数据规范化处理如何执行？评测集怎么构建？这些活，既是体力活，更是技术活。
至于垂直领域（如金融、电商、车企）的数据构建，就更考验功夫了：业务数据怎么来？数据不够怎么办？完全没有数据怎么办？高质量微调数据如何构建？能把这些问题解决好，模型就成功了一大半。
因此， 当下现状是，有经验的数据工程师，非常稀缺。
再说2号位。 如果你原本就是搞工程的，或者对工程感兴趣，我比较建议选这个。1和2本质没区别，都是服务于大模型业务，也叫大模型基础设施建设，目的就是让模型训练得更好、跑得更快。这岗位主要干啥？
计算层面： 搞分布式计算、并行计算、高性能计算（不少公司这三者也不严格区分）。
硬件层面： 折腾大模型训练集群、GPU集群、CPU/GPU混合集群，管着几百上千张卡，操心它们的利用率和机器健康状态（有没有挂掉的）。中小公司这里通常是开发运维一体，一人干俩工种。
平台层面： 做LLMOps，也就是pipeline。把数据、模型训练、预测、上线监控打包集成，跟着业务团队跑，做适配，造很多高效（高校应为高效？）的轮子，让业务团队用着顺手，省去重复开发时间。
这块整体在大模型时代稳中有升，因为很多从业者是从之前的深度学习平台、大规模机器学习平台转过来的，技术代沟相对小。所以，对AI工程感兴趣的，可选此方向。
最后说4号位。 这岗位之前就有，但大模型这两年让它尤其火热。为啥？部署大模型太烧钱了！模型本身延迟就高，30B以上的模型，对算力、显存要求极高。
老板关心啥？一方面是大模型产品（业务指标）要好看，方便宣传（PR）；另一方面，必须控制成本。大公司、独角兽资源丰厚除外。一般企业里，一个P8级别的leader，要在公司抓业务、拉资源、找人，本就不易。
“降本增效”是2023年以来几乎所有公司的主旋律。老板们非常关心你省了多少钱——比如把推理效率提高一倍，成本就实实在在地降了一半。
回到大模型部署工程师，这岗位主要有两大方向：
云端部署： 能做推理加速平台；也能跟着业务走，做大模型定制化加速（比如Owen-7b的加速）。
还可以搞大模型推理引擎（比如搜索/问答的推理引擎），核心是在高并发用户场景下，保证用户SLO的前提下，使劲优化延迟（latency）和吞吐量（throughput）。
端侧部署： 也就是在消费级GPU/NPU以及边缘设备上部署大模型，同时让领域大模型小型化，推动业务真正落地。
总的来说， 大模型部署工程师需要掌握工程能力、系统能力，并对硬件有一定了解。
虽然现在各种推理框架降低了点难度，它依然是个很有竞争力的工种。
你得懂计算图和算子（OP）的优化，了解各种推理框架的缓存/显存优化策略，还得明白LLM结构在运行时的系统架构。
这个岗位一般不建议新人入场，因为太吃经验了。建议先从2进场，然后逐步转到4
最后总结一下，给准备入场大模型的新人几点小的建议:
1.不要只关心finetune，SFT，RLHF，作为系统性学习是OK的，切忌花太多精力。
2.想做应用的，建议focus到某个垂直领域比如对话机器人，问答系统，金融/医疗/教育方向，找一个具体的场景，把它做好，做深
3.多关心数据，data pipeline，高质量训练/测试集的构建经验，对数据的sense，是最直接，也是最适合用到未来工作当中的
4.大模型不只有算法，也可以有工程。大公司拼的都是基建，平台是对业务的支撑，牛比的infrastrure是大模型产品成功不可或缺的因素
以上就是对新手入行LLM的一些建议和分享。
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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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