AI 领域招聘暴涨800%, 最热岗位是..
- 2025-11-05 23:23:04
AI 领域招聘暴涨800%, 最热岗位是..
AI Infrastructure（AI基础设施）是支撑人工智能系统运行的底层技术和硬件栈。它包括计算资源（GPU、分布式集群）、数据管线（数据采集、清洗、向量化）、模型训练与推理框架 以及服务部署与监控系统
没有AI基础设施，再强的模型也只是纸上谈兵。
🧩 模型层（Model Layer）
从OpenAI、Claude、Gemini到开源的Llama、Mistral、Yi，谁能更高效地训练、更快地推理，背后全靠Infra团队在做优化：分布式训练框架、参数并行、混合精度训练、KV cache加速
⚙️ 数据与存储层（Data Infra）
AI的核心其实是数据。
清洗、标注、embedding、向量检索、RAG框架（LangChain、LlamaIndex、GraphRAG）——
这些都是AI能“理解世界”的关键管线。
现在很多公司都在搭自家Data Lake + Vector DB（像Milvus、Pinecone、Weaviate、Redis Vector）
🌐 计算与部署层（Compute Layer）
从A100/H100集群，到推理服务编排（vLLM、TensorRT-LLM、Ray Serve、KServe），再到量化、蒸馏、边缘部署……
💡 所以我越来越觉得：AI Infra 是真正的护城河，是AI时代的“电网”、“公路”!
应用层热闹，但Infra层才是决定AI算力上限和成本底线的地方。
👩💻 想进AI行业？
来加入Infra吧。你写的每一行代码，可能都在支撑成千上万个AI应用的未来。
#AIInfra #技术趋势 #工程师思考#转码 #数据科学 #人工智能就业 #未来职业发展 #opt #智能化转型 #挑战人工智能
没有AI基础设施，再强的模型也只是纸上谈兵。
🧩 模型层（Model Layer）
从OpenAI、Claude、Gemini到开源的Llama、Mistral、Yi，谁能更高效地训练、更快地推理，背后全靠Infra团队在做优化：分布式训练框架、参数并行、混合精度训练、KV cache加速
⚙️ 数据与存储层（Data Infra）
AI的核心其实是数据。
清洗、标注、embedding、向量检索、RAG框架（LangChain、LlamaIndex、GraphRAG）——
这些都是AI能“理解世界”的关键管线。
现在很多公司都在搭自家Data Lake + Vector DB（像Milvus、Pinecone、Weaviate、Redis Vector）
🌐 计算与部署层（Compute Layer）
从A100/H100集群，到推理服务编排（vLLM、TensorRT-LLM、Ray Serve、KServe），再到量化、蒸馏、边缘部署……
💡 所以我越来越觉得：AI Infra 是真正的护城河，是AI时代的“电网”、“公路”!
应用层热闹，但Infra层才是决定AI算力上限和成本底线的地方。
👩💻 想进AI行业？
来加入Infra吧。你写的每一行代码，可能都在支撑成千上万个AI应用的未来。
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