AI招聘暴增8.7倍，但这4类岗位根本不是一回事
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7. AI技术岗位 职责 转岗 干货满满 面试准备技巧 #AI #求职 #求职简历 #求职面试 #ai职业测评 干货来了 希望对大家有帮助！很多朋友问我介绍一下ai岗位 我通过过去几年我经历的岗位变迁给大家分析现在不同ai技术岗的职责范围 限于我司内的划分 如果和其他公司不同 请见谅谢谢 AI岗位可大致分为三层，不同层级的职责和所需技能差异较大。 AI岗位职责划分 - 应用层 (AI Engineer)：负责AI业务的落地，利用大模型重构产品，关注RAG、Agent工作流、API封装和Prompt调优等，目标是形成闭环的AI业务。 - 模型层 (Machine Learning Engineer)：留守在模型层，负责模型的微调、推理加速，让模型更“听话”并优化服务器成本，关注模型训练和产出。 - 基础设施层 (AI Infrastructure SDE)：专注于算力的底层优化，如GPU利用率、分布式系统、网络和显存管理，确保训练和推理的稳定高效。 转岗建议 - 传统SDE转型：工程能力强，转型AI Engineer较快，建议补充RAG、向量数据库、Agent等大模型应用知识；若转向AI Infra则需补充分布式系统和GPU架构等底层知识。 - Data Scientist转型：与MLE岗位适配度高，建议补充工程化能力，如模型部署和MLOps；若转向AI Engineer，则需学习大模型应用开发和前后端API封装 欢迎加入群聊（粉丝可入）：https://v.douyin.com/group/320820370608 #请看看我的简历
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35. 6月24日沙特博主发文：“Telegram创始人建议学生，不要浪费时间学习编程和人工智能.....好好学习数学和物理。“埃隆·马斯克在回复他的推文时表示同意。” 表面上看，很多年轻人会觉得这个观点过时，当下AI、编程岗位薪资高、就业面广，学好代码才能紧跟时代风口，放弃深耕编程转而去啃枯燥的数理基础
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