AI/算法需求 4/5难度 5/5
大模型算法工程师
钱最多，门槛也最硬，先看学历
负责大模型的预训练、微调、对齐与评测，或把开源模型改造到业务场景。门槛高（硕士起步、论文/竞赛/大项目），但薪资与稀缺度都是顶点。
编辑手记
先说难听的：这行卡学历和论文。硕士以下、没有像样的训练经验，直接冲算法岗的失败率远高于先把工程做扎实再转。
深度学习理论（Transformer 必精）PyTorch分布式训练（DDP/DeepSpeed/Megatron）数据处理与 tokenizer论文复现能力
一线城市年度总包
35–60
应届 · 万
60–100
3 年 · 万
90–160
5 年 · 万
薪资区间对比上限 120 万
城市薪资系数（北京 = 100）
北京 100上海 98杭州 95深圳 95
你每天到底在干什么
- 数据清洗与配比、预训练 / SFT / RLHF 实验设计与跑通
- 模型结构、并行策略、显存与吞吐优化
- 构建评测集，做能力归因与 badcase 分析
- 跟踪前沿论文，复现并落地到业务
典型的一天
- 上午：看训练曲线与实验看板，调整超参
- 下午：改训练代码、跑评测、写实验报告
- 训练周期长，常需排队 GPU 资源
技能清单
必须掌握
深度学习理论（Transformer 必精）PyTorch分布式训练（DDP/DeepSpeed/Megatron）数据处理与 tokenizer论文复现能力Linux + CUDA 基础
加分项
强化学习与对齐算法推理优化（vLLM / 量化）多模态顶会论文 / Kaggle 名次
面试会考什么
1Transformer 细节：注意力复杂度、位置编码、归一化位置
2训练工程：混合精度、梯度累积、ZeRO 三阶段
3微调方案：LoRA / QLoRA 原理与超参选择
4开放题：如何把模型在垂直领域的效果提升 10%
2026 趋势判断
2026 年 AI 岗位同比增长数倍，但结构在变：预训练岗位集中在少数巨头，多数公司要的是「能做好后训练与领域适配」的工程型算法工程师。
同方向岗位的应届薪资
逐项对比 →同样口径（一线城市年度总包），区间位置越靠右越高。
值得去的地方
- 薪资天花板极高
- 技术前沿，成长速度快
- 岗位需求仍在扩张
必须接受的代价
- 学历与背景门槛极高
- 算力资源依赖公司
- 方向变化快，论文压力大
Next