這篇報告是關(guān)于2024年大模型領(lǐng)域的人才狀況的分析，主要內(nèi)容包括：

?? 報告中提到的大模型人才主要集中在哪些行業(yè)？

報告中提到，大模型人才主要集中在以下行業(yè)：

1. 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)：互聯(lián)網(wǎng)大模型崗位需求居首，招聘指數(shù)斷層領(lǐng)先。

2. 人工智能：人工智能行業(yè)對大模型人才也有較高的需求。

3. 電子商務(wù)和新零售：新零售行業(yè)對大模型人才的需求排在第二位。

4. 智能硬件

5. 生活服務(wù)：新生活服務(wù)行業(yè)對大模型人才的需求量也相對較高。

6. 金融科技：新金融服務(wù)行業(yè)也是大模型人才需求的重要領(lǐng)域。

7. 游戲行業(yè)：游戲行業(yè)同樣對大模型人才有較大需求。

8. 通信行業(yè)

9. 新能源汽車：新能源汽車行業(yè)也出現(xiàn)在大模型新發(fā)崗位量最高的行業(yè)TOP10中。

此外，報告還提到了一些具體的公司，如字節(jié)跳動、小紅書、螞蟻集團、美團、阿里巴巴、抖音集團、騰訊、華為、百度和零一萬物等，這些公司在大模型領(lǐng)域的新發(fā)崗位量較高。

?? 人工智能行業(yè)在大模型人才需求中扮演什么角色？

在報告中，人工智能行業(yè)在大模型人才需求中扮演著重要角色，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 技術(shù)發(fā)展前沿：人工智能行業(yè)是大模型技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，對大模型人才的需求十分旺盛。

2. 崗位需求：人工智能行業(yè)中的大模型崗位需求指數(shù)較高，說明該行業(yè)對大模型技術(shù)人才的招聘活動非?；钴S。

3. 技術(shù)創(chuàng)新：人工智能企業(yè)通常在大模型技術(shù)的研究與開發(fā)方面投入較多，需要大量專業(yè)人才來推動技術(shù)創(chuàng)新。

4. 薪資水平：報告中提到的高薪崗位很多都集中在人工智能行業(yè)，顯示出該行業(yè)對于大模型人才的重視和投入。

5. 人才競爭：人工智能行業(yè)在大模型人才的競爭中處于有利地位，能夠吸引和留住高素質(zhì)的技術(shù)人才。

6. 行業(yè)發(fā)展：人工智能行業(yè)的快速發(fā)展，特別是在算法、機器學(xué)習、深度學(xué)習等領(lǐng)域，需要大量具備大模型技術(shù)背景的專業(yè)人才。

7. 企業(yè)布局：報告中提到的“大模型五虎”等人工智能企業(yè)在大模型人才的招聘和培養(yǎng)上表現(xiàn)突出，顯示了這些企業(yè)在行業(yè)中的領(lǐng)導(dǎo)地位。

8. 技術(shù)應(yīng)用：人工智能行業(yè)中的企業(yè)通常在探索大模型技術(shù)在各種應(yīng)用場景中的潛力，如自然語言處理、計算機視覺等，需要相關(guān)人才來實現(xiàn)這些應(yīng)用。

綜上所述，人工智能行業(yè)在大模型人才需求中不僅是一個關(guān)鍵的雇主，也是推動大模型技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的重要力量。

?? 人工智能企業(yè)在招聘大模型人才時，通常看重哪些方面？

人工智能企業(yè)在招聘大模型人才時，通常會看重以下幾個方面：

1. 教育背景：偏好具有計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)士、碩士或博士學(xué)位。

2. 技術(shù)能力：重視應(yīng)聘者在機器學(xué)習、深度學(xué)習、自然語言處理、計算機視覺等大模型相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的知識和實踐經(jīng)驗。

3. 項目經(jīng)驗：關(guān)注應(yīng)聘者是否參與過相關(guān)的大模型項目，以及在項目中的具體貢獻和角色。

4. 編程技能：要求應(yīng)聘者具備扎實的編程基礎(chǔ)，熟練掌握Python、Java、C++等編程語言。

5. 創(chuàng)新能力：重視應(yīng)聘者的創(chuàng)新思維和解決問題的能力，特別是在大模型技術(shù)快速變化的環(huán)境中。

6. 學(xué)習能力：強調(diào)應(yīng)聘者的快速學(xué)習能力，因為AI領(lǐng)域的技術(shù)和工具在不斷進步。

7. 團隊合作：由于大模型項目通常需要跨學(xué)科合作，因此團隊合作能力也是一個重要考量因素。

8. 溝通能力：良好的溝通技巧可以幫助技術(shù)人才更有效地與團隊成員、管理層以及其他利益相關(guān)者交流。

9. 對新技術(shù)的關(guān)注：看重應(yīng)聘者是否對最新的AI技術(shù)和行業(yè)動態(tài)保持關(guān)注，并能快速適應(yīng)新技術(shù)。

10. 成果記錄：如果應(yīng)聘者在學(xué)術(shù)界或工業(yè)界有顯著成果，如發(fā)表論文、專利或獲獎，這也是一個加分項。

11. 對業(yè)務(wù)的理解：了解應(yīng)聘者是否能夠理解企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，并能夠?qū)⒋竽Ｐ图夹g(shù)應(yīng)用于解決實際業(yè)務(wù)問題。

12. 工作經(jīng)驗：對于高級職位，企業(yè)通常會考慮應(yīng)聘者在相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗和成就。

企業(yè)在招聘時會綜合考慮以上因素，以確保找到最適合其團隊和項目需求的大模型人才。

??? 在技術(shù)能力方面，除了機器學(xué)習和深度學(xué)習，還有哪些技能是他們特別看重的？

除了機器學(xué)習和深度學(xué)習，人工智能企業(yè)在招聘大模型人才時還會特別看重以下技術(shù)能力：

1. 編程技能：熟練掌握一種或多種編程語言，如Python、Java、C++、Scala等，特別是Python在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習領(lǐng)域非常流行。

2. 數(shù)據(jù)處理：能夠使用數(shù)據(jù)處理庫和框架，如Pandas、NumPy、Apache Spark等，進行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析。

3. 算法開發(fā)：理解并能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的算法，包括但不限于排序、搜索、動態(tài)規(guī)劃、圖算法等。

4. 軟件工程：具備軟件開發(fā)的實踐經(jīng)驗，包括代碼版本控制（如Git）、單元測試、持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）等。

5. 并行計算：理解并能夠利用并行計算資源，如GPU加速，優(yōu)化算法和模型的性能。

6. 云計算：熟悉至少一種云計算平臺（如AWS、Azure、Google Cloud Platform）和相關(guān)服務(wù)。

7. 數(shù)據(jù)可視化：能夠使用數(shù)據(jù)可視化工具（如Matplotlib、Seaborn、Tableau）來展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

8. 數(shù)據(jù)庫技能：理解數(shù)據(jù)庫原理，熟練使用SQL以及NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MySQL、MongoDB、Redis等。

9. 模型部署：了解如何將機器學(xué)習模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，包括使用Docker容器、Kubernetes等技術(shù)。

10. 知識提取：能夠從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取知識，如文本挖掘、自然語言處理（NLP）技能。

11. 優(yōu)化方法：熟悉各種優(yōu)化算法，如梯度下降、隨機梯度下降、遺傳算法等。

12. 數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)：具備扎實的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，這對于理解和改進機器學(xué)習模型至關(guān)重要。

13. 模型評估和選擇：理解不同的模型評估指標，如準確率、召回率、F1分數(shù)、AUC等，并能夠選擇合適的模型。

14. 分布式系統(tǒng)：對于需要處理大數(shù)據(jù)集的AI應(yīng)用，理解分布式系統(tǒng)的原理和實踐是非常重要的。

15. 安全性：了解機器學(xué)習模型和應(yīng)用的安全性問題，如對抗攻擊、數(shù)據(jù)泄露防護等。

這些技能有助于大模型人才在人工智能企業(yè)中勝任各種技術(shù)挑戰(zhàn)和項目需求。

今天只要你給我的文章點贊，我私藏的大模型學(xué)習資料一樣免費共享給你們，來看看有哪些東西。

如何學(xué)習大模型 AI ？

由于新崗位的生產(chǎn)效率，要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率，所以實際上整個社會的生產(chǎn)效率是提升的。

但是具體到個人，只能說是：

“最先掌握AI的人，將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。

我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家，也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在人工智能學(xué)習中的很多困惑，所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限，很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習提升，故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學(xué)習等錄播視頻免費分享出來。

一、全套AGI大模型學(xué)習路線

AI大模型時代的學(xué)習之旅：從基礎(chǔ)到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、0套AI大模型報告合集

這套包含0份報告的合集，涵蓋了AI大模型的理論研究、技術(shù)實現(xiàn)、行業(yè)應(yīng)用等多個方面。無論您是科研人員、工程師，還是對AI大模型感興趣的愛好者，這套報告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示。

三、AI大模型經(jīng)典PDF籍

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI大模型已經(jīng)成為了當今科技領(lǐng)域的一大熱點。這些大型預(yù)訓(xùn)練模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其強大的語言理解和生成能力，正在改變我們對人工智能的認識。 那以下這些PDF籍就是非常不錯的學(xué)習資源。

四、AI大模型商業(yè)化落地方案

作為普通人，入局大模型時代需要持續(xù)學(xué)習和實踐，不斷提高自己的技能和認知水平，同時也需要有責任感和倫理意識，為人工智能的健康發(fā)展貢獻力量。

第一階段（10天）：初階應(yīng)用

該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識，對大模型 AI 的理解超過 95% 的人，可以在相關(guān)討論時發(fā)表高級、不跟風、又接地氣的見解，別人只會和 AI 聊天，而你能調(diào)教 AI，并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎樣獲得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)
• 大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)
• 代碼示例：向 GPT-3.5 灌入新知識
• 提示工程的意義和核心思想
• Prompt 典型構(gòu)成
• 指令調(diào)優(yōu)方
• 思維鏈和思維樹
• Prompt 攻擊和防范
• …

第二階段（30天）：高階應(yīng)用

該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰(zhàn)學(xué)習，學(xué)會構(gòu)造私有知識庫，擴展 AI 的能力。快速開發(fā)一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發(fā)框架，抓住最新的技術(shù)進展，適合 Python 和 JavaScript 程序員。

• 為什么要做 RAG
• 搭建一個簡單的 ChatPDF
• 檢索的基礎(chǔ)概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索
• 基于向量檢索的 RAG
• 搭建 RAG 系統(tǒng)的擴展知識
• 混合檢索與 RAG-Fusion 簡介
• 向量模型本地部署
• …

第三階段（30天）：模型訓(xùn)練

恭喜你，如果學(xué)到這里，你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作，自己也能訓(xùn)練 GPT 了！通過微調(diào)，訓(xùn)練自己的垂直大模型，能訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型，掌握更多技術(shù)方案。

到此為止，大概2個月的時間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎？

• 為什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型訓(xùn)練
• 求解器 & 損失函數(shù)簡介
• 小實驗2：手寫一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它
• 什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)
• Transformer結(jié)構(gòu)簡介
• 輕量化微調(diào)
• 實驗數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
• …

第四階段（20天）：商業(yè)閉環(huán)

對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知，可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型，找到適合自己的項目/創(chuàng)業(yè)方向，做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。

• 硬件選型
• 帶你了解全球大模型
• 使用國產(chǎn)大模型服務(wù)
• 搭建 OpenAI 代理
• 熱身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地計算機運行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型
• 部署一套開源 LLM 項目
• 內(nèi)容安全
• 互聯(lián)息服務(wù)算法備案
• …

學(xué)習是一個過程，只要學(xué)習就會有挑戰(zhàn)。天道酬勤，你越努力，就會成為越優(yōu)秀的自己。

如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)，那你堪稱天才。然而，如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容，你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。

這份完整版的大模型 AI 學(xué)習資料已經(jīng)上傳CSDN，朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】