AI人才崛起：解構五大核心崗位技能

隨著生成式AI、大模型技術的爆發性成長，全球企業對AI人才的需求量年增74%，從傳統演算法工程到千億參數大模型研發，AI崗位已形成完整的技術生態鏈。本文深度解析五大AI核心崗位的職責差異、技能樹演化路徑，並為不同背景的轉型者提供實戰策略。

硬體+AI：熟悉存算一體架構

在這個崗位上，你需要熟悉存算一體架構。核心挑戰是在千卡GPU集群訓練百億參數模型時，需解決梯度爆炸與顯存碎片化問題，例如採用3D並行策略優化訓練效率。

基礎層的AI崗位需要掌握Python程式設計、線性代數。這是AI技術的基石，也是入門AI領域的關鍵。

生物醫藥領域的AI崗位需要掌握AlphaFold2蛋白質結構預測與分子動力學模擬。在醫療影像診斷場景中，需設計輕量化CNN模型並壓縮至10MB以下，確保在移動設備的實時推理。

對於AI技術的初學者來說，Coursera的《生成式AI與大模型實戰》課程是一個很好的入門選擇。這門課程將幫助你從基礎學習到實戰應用，逐步提升你的AI技術能力。

進階層的AI崗位需要掌握分散式訓練框架、CUDA內核開發。這些技術將使你在AI領域更具競爭力。

隨著AI技術的發展，AI崗位的需求不斷增加。掌握五大核心崗位技能，成為AI時代的「π型人才」，你將在職場上具有更高的競爭力。

未來，隨著技術的進步，电商與自媒体將更加注重用户体验與内容創新，从业者可以通过實際體驗來驗證這一趨勢。歡迎大家在评论区分享你的經驗，看看是否與我們的預測一致。