AI大模型算法和大模型应用开发岗如何选？

今天，老师介绍一下AI大模型算法基座研发和应用开发的区别与联系，助力相关同学的职业选择。
✴️两者核心区别工作目标与场景
1️⃣基座研发：聚焦底层模型创新，目标是构建更大规模、更强泛化能力的通用大模型（如DeepSeek、通义千问），解决模型结构设计、训练稳定性、数据质量等核心问题。集中在头部科技公司（如字节、阿里、腾讯等互联网大厂、DeepSeek团队），岗位稀缺且招聘门槛极高（定向挖掘顶尖院校/实验室人才）。门槛高当然薪资也是顶级的，应届生起薪可达50-80万，博士甚至可以拿到百万以上年薪。AI应用岗：覆盖互联网企业、传统行业（如能源、金融），岗位需求量大，更注重项目经验和工程能力。薪资待遇同样可观，大厂起薪普遍40万+。
2️⃣AI应用岗：基于现有基座模型，结合业务需求开发上层应用（如智能客服、文档分析系统），核心是模型与场景的适配，需解决工具调用、知识增强、接口集成等工程问题。技术门槛与能力要求基座研发：一般需要顶尖学术背景（如985/强211硕士以上）、深度学习理论功底、大规模分布式训练经验，且需要熟悉前沿算法（如MoE架构、RLHF优化）。更强调工程落地能力，对于学校和学历相对比较友好，并且适合有后端开发经验的同学转型。需要掌握RAG、Agent框架（LangChain/AutoGen）、Prompt工程等应用技术，以及业务逻辑理解能力（如电商、金融、医疗领域知识）

✴️两者核心联系技术依赖与协同基座为应用提供基础能力：AI应用岗依赖基座模型的通用能力（如文本生成、多模态理解）实现业务功能。例如，RAG系统的检索增强生成需基座模型的上下文理解能力支撑。应用反馈驱动基座优化：应用场景中积累的数据（如用户交互日志、领域知识）可反哺基座模型的微调与迭代，形成技术闭环。
✴️总结
基座研发：适合学术背景强、追求技术前沿的科研型人才，需长期投入算法研究，但职业风险较高（如技术路线变动）
AI应用岗：适合工程能力强、熟悉业务落地的实践型人才，市场需求稳定且转型灵活（可跨行业复用技能）两个岗位的协同将持续推动AI从实验室走向产业纵深，形成“基座创新→应用反馈→基座迭代”的技术发展路径。
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