最近的几篇帖子都是关于大模型应用开发的，很多朋友也加入了交流学习，大家最关心的几个问题，这里简要概括一下： 如何区别大模型开发岗和大模型算法岗？ 很多人会把大模型定为一个岗位，一部分公司的岗位在岗位JD中也会把它们混为一谈。大模型算法岗主要负责的是模型的更新迭代，更关注模型的效果。而大模型开发岗主要是使用算法岗产出的模型去解决一些实际问题，使AI应用落地，工程侧进一步优化模型的落地使用。 有的公司会把这两个岗位合并为一个“AI工程师”类似于前后端都会的“全栈工程师”。 学历门槛是否高？ 首先大模型用开发它是属于一个开发岗，所有能做前后端开发、测试开发等岗位的学历都可以参与进来。学历这点把它当做一个普通开发岗就好，门槛不是很高。记住，这是开发岗，相比算法岗和其他大模型岗位，可能这个要求会比较低，毕竟算法岗的BG要求，大家有目共睹。 需要掌握模型底层、深度学习、机器学习和transformer等知识吗？ 再次重申，大模型应用开发属于开发岗位。目前市场上有很多的大模型应用相关的岗位没有明确要求必须上面的知识内容。基本上都作为候选人的一个加分项，并非必选项。

以下内容仅为个人观点，仅供参考， 是本人学习的大模型应用开发知识的路线。 岗位说明 首先我们要明白应用开发岗的界限，即其与和普通开发岗以及大模型算法岗的区别。应用开发岗和普通的前后端开发均属于开发岗位。其区别在于应用开发岗需要将大模型算法岗产出的模型落地，也就是调用模型api，开发AI应用。有的岗位也会把大模型应用开发岗和大模型算法岗合并到大模型岗位，这个我觉得是一个人干两个人的活儿，类似于AI界的“全栈”（非本文目标，这种初级岗位一般也会标注熟悉微调模型等算法能力是加分项，非必备项）。 技术栈选择 观察招聘网站上的大岗位jd，大部分的大模型应用开发岗的技术栈=后端开发技术栈+AI落地相关技术栈。所以说这里会分成两部分，一部分是后端开发技术栈，另一部分是AI落地相关的技术栈。 所以说这里分以下两种情况: 没有后端开发基础 这样的话有两种路径，先学后端开发相关技术栈，或者先学AI落地相关的技术栈。等后面有机会了再补另外一种技术栈。 优先顺序 时间充裕，建议大家先学后端开发知识过一遍之后开始学AI落地相关技术栈，个人认为这样就算大模型应用开发岗位没