LLM求职经验：5️⃣分钟带你了解大模型岗位
- 2025-11-15 06:52:21
LLM求职经验：5️⃣分钟带你了解大模型岗位
随着秋招结束，部分2025届的同学开始备战春招，2026届的同学也趁寒假准备刷实习了，根据自己百面大模型的经历给出一些主观见解
📌现在市场上有哪些大模型岗位？
按流程划分：
·大模型数据岗
·大模型基座预训练
·大模型微调与对齐（通用or垂直）
·大模型评测
·大模型部署｜推理加速
·LLM Infra（与上面一条有重叠，但更偏系统）
按业务划分：
·基座（数据，预训练，微调对齐，agent等等）
·垂直业务（继续训练，微调对齐，agent，rag），应用到智能对话、搜广推、AIGC等
·部署侧（分布式训练框架，推理加速，侧端部署等）
按模态划分：
·文本大模型
·多模态大模型（语音llm，视觉llm等）
📌选择岗位时需要注意什么？
·优先级：从含金量角度，个人认为预训练>微调对齐，通用模型>垂域模型。从公司角度，豆包、通义、混元、文心等这种大厂核心组以及头部初创基本可以闭眼选，中小厂大模型岗位慎重选择
·难度：基座预训练>基座团队微调对齐>业务团队微调对齐。今年秋招基座基本需要1A，无论文则需要靠实习转正，业务团队需要match的实习经历。偏LLM Infra的岗位一般对技术栈要求较高，需要非常match并比较感兴趣
·避雷：
1.首先数据岗需要了解清楚是获取清洗数据还是合成数据，两者区别很大
2.尽可能了解清楚组里有多少卡，如果只有8卡这种，就要慎重了，大厂核心部门一般不会缺卡
3.业务团队需要关注项目进展，是否已有落地成果，research和业务比例如何，是否能看的到增长
Tips：建议早期实习尽可能靠近基座预训练，为自己的简历和技术提前打好基础，越临近秋招，这些岗位的bar越高，日常实习门槛一般不会太高
叠个甲，以上均根据个人经历和浅薄认知整理，如果疏漏错误欢迎在评论区留言，看到后会及时修改～
#职场干货 #大模型 #多模态人工智能 #算法 #校招
本文来自网友投稿或网络内容，如有侵犯您的权益请联系我们删除，联系邮箱：wyl860211@qq.com 。
