摘要：今天通过逐帧分析6个大厂JD，看看Transformer到底要学到什么程度？按照JD技术要求，我们把Transformer的掌握程度分成4个门槛。
今天学点啥？每天10分钟，拆解一个真实岗位JD，搞懂一个大模型技术点。
今天通过逐帧分析6个大厂JD，看看Transformer到底要学到什么程度？按照JD技术要求，我们把Transformer的掌握程度分成4个门槛。
门槛1-能应付面试（年薪30-50万，1-3年经验）会背八股文，能讲清基本原理，但缺乏深度理解和实战经验
门槛2-能独立开发（年薪50-70万，3-5年经验）能从零实现并调优，理解各种权衡和坑，有实际项目经验
门槛3-能解决生产问题（年薪70-100万，5-10年经验）处理过千亿参数模型训练，解决过显存/速度等实际问题，有大规模工程经验
门槛4-能做架构创新（年薪100万+，10年+经验）发表过顶会论文，设计过新架构，在业内有影响力
最关键的是Transformer只是其中一个技术点的要求！实际岗位还要求熟悉SFT、GRPO、RAG、Agent、RLHF等一堆技术。
AI大模型全套入门到进阶学习包已准备好了，【有需要的朋友可以见文末跳转自取~ 】
薪资：25-50K·19薪
经验要求：1-3年
Transformer要求： 门槛1
✅ 理解Self-Attention的Q、K、V矩阵计算原理✅ 掌握Multi-Head Attention的作用✅ 了解BERT和GPT的区别实际面试会问什么？
为什么Attention要除以√d_k？不除会怎样？Multi-Head为什么比Single-Head好？只用2个头行不行？BERT的[MASK]预训练为什么有效？GPT为什么不能双向？Transformer比LSTM快多少？为什么？具体瓶颈在哪？看起来很简单，但面试官会层层深入。如果只是背概念，答着答着就卡住了。
京东的岗位提供的薪资对应届生还是比较有诱惑力，虽然JD经验不限，但根据岗位要求至少1-3年NLP经验+有上线项目，建议在学校多做实战项目。
薪资：25-50K·16薪
经验要求：3-5年
Transformer要求： 门槛1-2
✅ 理解Transformer的并行化优势及训练加速技术✅ 熟悉Flash Attention等内存优化方案✅ 了解KV Cache在推理加速中的应用实际面试会问什么？
Flash Attention为什么能加速？它优化的是计算还是IO？KV Cache能加速多少倍？显存占用怎么算？如果序列长度从2K增到8K，显存会增加多少？怎么优化？Gradient Checkpointing的原理是什么？时间和空间怎么权衡？你需要具备的能力：
读过Flash Attention论文，理解SRAM和HBM的区别实际算过不同配置下的显存占用在至少7B以上模型上做过推理优化小米的岗位如果只是单纯对技术的*“了解”可能不够，需要要”熟悉”技术细节。面试官会问你实际优化经验，没做过项目很难答好。
实际工作挑战：
在昇腾910B上，Flash Attention的加速比只有CUDA的60%，怎么办？手机端部署7B模型，只有12GB内存，如何做到秒首token？为什么Layer Norm比Batch Norm更适合Transformer？从计算图的角度解释华为的岗位更偏向工程优化和硬件适配，不只是会用PyTorch就行，需要熟悉CUDA平台，进行国产GPU适配。
薪资：40-70K·16薪
经验要求：5-10年
Transformer要求： 门槛2-3
面试真题（阿里P7面试）：
一面（基础原理）：
手写Multi-Head Attention的forward和backward（不能用PyTorch autograd）讲一下Sinusoidal Position Encoding的数学推导，为什么用sin/cos？RoPE和传统位置编码的区别？为什么RoPE能外推到更长序列？二面（工程实现）：
给你一个13B的模型，单卡推理OOM，有哪些解决方案？各有什么trade-off？你做过模型量化吗？INT8量化后精度掉了3个点，怎么办？在生产环境中，Transformer推理的瓶颈在哪？如何profiling？三面（系统设计）：
设计一个支持10万QPS的大模型推理系统，怎么做架构设计？饿了么客服场景：用户输入100字，模型要生成500字回复，延迟秒，怎么优化？如果让你从零训练一个7B模型，需要多少GPU？训练多久？怎么估算？阿里巴巴的岗位对技术”精通”不是只会讲原理，而是能手写代码、能算资源、能做架构。顶薪能拿100万的岗位对应的是能独立负责大模型项目的专家级别。
薪资：40-70K·15薪
经验要求：5-10年
Transformer要求： 门槛3
✅ 深入理解Vision Transformer (ViT)架构✅ 熟悉Patch Embedding和位置编码在视觉任务中的应用✅ 了解Swin Transformer等分层架构设计CV领域的特殊挑战：
问题1：ViT为什么需要大量数据预训练？
CNN有归纳偏置（局部性、平移不变性），ViT没有如何在小数据集上让ViT表现更好？Swin Transformer的shifted window为什么能缓解这个问题？问题2：图像分辨率适配
训练时用224×224，推理时用1024×1024，位置编码怎么办？2D位置编码的插值会损失精度，有什么更好的方案？MAE (Masked Autoencoder)为什么能提升ViT的性能？问题3：实时性要求
自动驾驶要求如何在不损失精度的前提下，把ViT从200ms优化到40ms？需要用到什么样的模型压缩和算子融合技术？美国的岗位是视觉算法工程师，用于自动驾驶。计算机视觉CV和自然语言处理NLP的Transformer差异还是很大，需要对两个领域都有深入理解。顶薪能拿100万的岗位要求发过顶会论文或有知名开源项目。
薪资：50-80K·16薪
经验要求：5-10年
Transformer要求： 门槛3-4
✅ 深入理解Cross-Attention在多模态融合中的作用✅ 熟悉CLIP、BLIP等视觉-语言预训练模型✅ 能够设计跨模态的Attention机制快手短视频理解的真实场景：
场景1：视频内容理解
用户上传1分钟视频（1800帧），需要生成标题和标签如何让Transformer同时处理视频、音频、文字（字幕）三种模态？不同模态的token数量差异巨大（文字100，图像1800，音频8000），怎么平衡？场景2：视频推荐
用户看了50个短视频，每个视频的Transformer特征是768维如何用Transformer建模用户的观看序列？50个视频的Cross-Attention矩阵是50×50，可以接受，但如果是500个呢？场景3：实时弹幕生成
用户边看视频边输入弹幕，模型需要理解视频内容+历史弹幕+当前进度时序信息怎么建模？如何让模型知道”这个梗出现在视频的第30秒”？你需要设计的能力：
设计新的Cross-Attention变体，让不同模态能高效融合理解CLIP的对比学习原理，知道为什么简单的拼接不够好处理过多模态数据的不平衡问题（图像特征很强，音频特征很弱）快手的岗位是”设计跨模态Attention”是研究级别的工作，通常要求在算法比赛获得大奖，或者在顶级期刊CVPR/ICCV/NeurIPS发表过有影响力的论文。100万的年薪对应的是能做原创性工作的专家。
分析完算法工程师的岗位，有一种被JD骗了的失落感。可能AI目前的高薪机会不属于普通人，只属于天才的狂欢。
这个也很好理解，AI发展还非常前期，处于基础理论创新阶段，期待更多天才解锁AI能力，早日让AI进入工程应用。
日拱一卒，让大脑不断构建深度学习和大模型的神经网络连接。
随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
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在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
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01 教学内容应届毕业生： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
来源：AI大模型知识库一点号