在人工智能算法领域，曾经“掌握BERT、熟悉Transformer就能轻松斩获高薪”的时代已一去不复返。三四年前，简历上标注“熟悉Transformer”“参与过NLP项目”，往往就能获得不错的薪资回报。然而，随着大模型技术的飞速发展，行业格局发生了巨大变化。大模型既大幅降低了行业入门门槛，又显著提升了职业发展的天花板。如今，同为人工智能算法工程师，薪资差距却十分悬殊：有人年薪20万，只能从事基础的代码编写工作；有人年薪50万，成为团队的核心骨干；还有人年薪超百万，成为行业内的领军人物。那么，这种差距究竟体现在哪些方面呢？
一位在大厂拥有6年算法工程师经验的人士分享了自己的见解。他曾在2022年前专注于CV和NLP领域，2023年起全面投身大模型研究，年均负责3个大模型项目，既担任过面试官，也做过候选人，对不同薪资水平工程师的差距有着深刻的认识。他指出，对于学习大模型的新手而言，应避免陷入死记硬背的误区。当下，网络上关于大模型的课程和文章铺天盖地，动辄罗列数十条知识清单，让新手感到无所适从。实际上，学习大模型的关键不在于掌握知识的数量，而在于精准把握核心要点。掌握那些面试必问、实际工作中必不可少的最少必要知识，远比盲目研读论文、背诵公式有效得多。
他总结了学习大模型的5个核心模块，建议新手优先攻克这些内容，无需贪多求全，吃透这些模块就能快速入门。首先是大模型核心，这是重中之重。要深入理解Transformer架构，不能仅仅停留在理论层面，必须亲自动手运行一个迷你版大模型，观察数据的流动和参数的更新过程，这比阅读十篇论文都更有价值。要重点掌握自注意力机制、Decoder - only架构（当前行业主流）以及Hugging Face工具的使用，达到熟练运用的程度。其次是深度学习基础，包括梯度下降、损失函数、残差连接等知识，无需死记硬背公式，结合模型理解其应用即可。对于CNN，了解基础内容即可；对于RNN、LSTM，知晓其大概原理，并能解释“为什么Transformer能够取代它们”就足够了。再者是数学基础，微积分、线性代数、概率论等知识，无需重新系统学习大学课程，重点掌握矩阵运算、求导、条件概率等核心内容，因为这些是模型训练的根基。工程基础也不容忽视，Python、PyTorch、Linux、Git是算法工程师的必备工具，必须熟练掌握，尤其是Linux，模型训练和部署都依赖它，基础命令必须掌握。最后是数据工程，这是最容易被忽视的环节。很多人认为算法工程师只需专注于模型调试，实际上，在实际工作中，超过一半的时间都花在数据处理上，包括清洗数据、去重、构造指令等。数据质量直接决定了模型的性能，因此这一步骤绝不能省略。
那么，不同薪资水平的大模型工程师究竟存在哪些差异呢？年薪20万的工程师，通常处于“胶水工”级别。他们的典型工作场景是，老板已经将数据清洗好、目标设定好、代码框架搭建好，他们只需按照要求填空，例如从Hugging Face下载一个模型，进行微调并绘制Loss曲线。然而，一旦遇到问题，如Loss不收敛、测试效果不佳，他们就会手足无措，只能盲目调整学习率、更换Seed，或者向老板求助。这类工程师的核心短板在于不懂底层原理，不关注数据，无法解决非标准化问题，仅仅会使用工具，却不了解工具背后的逻辑，很容易被Copilot、AutoML等技术取代。
年薪50万的工程师则属于“靠谱担当”级别。当老板提出一个模糊的需求，例如“用户反馈搜索结果不相关，你去解决”，他们不会立刻着手调整模型。而是先深入分析问题所在，判断是CTR下降还是召回出现问题，然后有针对性地采取措施，有时甚至无需调整模型，通过制定几条规则就能解决问题。他们不仅懂数据、懂工程，还能优化推理速度，并计算投入产出比。例如，他们会评估一个模型提升0.1%准确率但成本翻倍的情况，认为这种情况下使用该模型并不划算。这类工程师的核心优势在于能够在复杂、混乱的场景中把事情办好，可靠且能够承担责任，为业务带来实际价值，因此不易被取代。
年薪超百万的工程师则是行业内的“大佬”。当老板提出一些没有标准答案的问题，如“明年我们是否要开展自研大模型项目？需要多少算力？如何避免被友商超越”，他们能够给出可靠的判断。他们能够掌控千卡集群的训练工作，解决梯度爆炸、节点故障等复杂问题，为公司节省数百万的GPU租金。他们还能将商业目标，如“提升用户长期留存率且不降低广告收入”，转化为算法可以优化的目标，并搭建数据飞轮，为业务构建竞争壁垒。这类工程师的核心优势在于能够开辟新的发展路径、承担重大责任、确定发展方向，解决的是行业内的顶级难题，因此非常稀缺且不可替代。
对于想要从20万薪资提升到100万的工程师来说，可以分两步稳步前进。首先，从20万迈向50万，要避免盲目研读论文，多参与实际项目，亲自动手处理数据、优化模型部署，提升工程能力，如学习C++、CUDA等，关注线上指标，理解“离线AUC上升但线上点击率不变”的原因，培养闭环思维。其次，从50万迈向100万，要学会升维思考，不能仅仅局限于模型调优，要深入了解业务，计算整体成本和收益。例如，从事电商算法就要熟悉GMV、供应链等知识，从事内容推荐就要了解创作者生态。同时，要培养系统观，运用架构思维解决算法问题，并学会用通俗易懂的语言向CEO等非技术人员解释复杂技术，争取资源并推动项目落地。
在大模型时代，算法工程师的价值不在于掌握多少库、背诵多少公式，而在于能够解决多少难题、为业务带来多少实际价值。
