姚尧
AI Infra作为2025年最热门赛道，岗位缺口大、薪资溢价高，清晰分类+落地转型路径能快速帮你抢占上车窗口。一、7大核心岗位分类1. 分布式训练基础设施工程师：搭建千卡级训练平台，解决通信/显存瓶颈，需掌握PyTorch/Megatron、CUDA、NCCL，适配大厂大模型团队。2. 推理优化与部署工程师：模型落地效率优化，核心技能含vLLM/TRT-LLM、量化剪枝、PD分离，适配互联网/自动驾驶/芯片公司。3. 框架与算子开发工程师：底层技术研发，需C++/Triton、算子融合、MLIR优化，适合框架研发/芯片软件栈组。4. 云原生AI集群管理工程师：基于K8s搭建AI集群，精通GPU调度、分布式存储、RDMA网络，适配云厂商/企业私有集群团队。5. 高性能网络/存储工程师：专注高吞吐低时延传输，需RDMA/DPDK、拥塞控制、分级存储，适配超大规模集群搭建组。6. 多模态数据处理工程师：构建PB级数据流水线，掌握Spark/Flink、数据湖优化，适配多模态大模型/数据中台组。7. 软硬件协同优化工程师：打通模型-框架-硬件壁垒，需芯片架构认知、编译器优化，适配芯片公司生态组。二、分背景转型路径（0-12个月落地）1. 算法/软件开发岗（6-9个月见效）- 技能优先级：CUDA+NCCL→DeepSpeed/Megatron并行机制→vLLM/TRT-LLM优化→基础K8s- 实战项目：搭建带容错的训练demo、量化+KV Cache优化LLaMA模型、贡献开源项目- 求职适配：推理优化、分布式训练岗，中小厂量产岗位薪资溢价更高2. 云原生/运维岗（9-12个月）- 技能优先级：GPU调度策略→RDMA+分布式存储→LLMOps工具链→基础训练框架- 实战项目：搭建GPU分时共享K8s集群、设计AI集群监控体系、优化故障自愈流程- 求职适配：云原生AI集群管理、LLMOps平台岗，大厂与国产云厂商需求旺盛3. 芯片/硬件岗（10-12个月）- 技能优先级：芯片架构→编译器优化→推理引擎适配→分布式通信基础- 实战项目：国产芯片TRT-LLM适配、低比特算子开发、模型跨硬件迁移- 求职适配：软硬件协同、芯片AI生态岗，国产芯片公司薪资比大厂高30-50%
发布于 北京
3
评论
赞
未登录
友善发言
评论
加载中
