当下能拿到高薪的AI岗涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和大模型构建等领域，本文就来具体说说些当下一些大厂能给出较高薪资的一些AI岗。

1. 机器学习算法工程师

这方面的技术栈包括，Python或R语言，TensorFlow或PyTorch等AI框架（或者叫深度学习框架），一些必要的Python第三方包，比如sklearn，pandas或numpy，当然也需要一些数学基础，比如高数，线性代数，概率论和统计原理等。

这个岗位更专注于研究和实现各种机器学习算法，同时更需要把这些算法落地到金融风控，电商的客户分析和推荐系统以及医疗诊断等领域。

2. 深度学习算法工程师

这块除了需要必要的Python和R语言等技能外，还需要了解一些深度学习的网络模型，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

这方面的工作可能会更多的涉及到模型的设计，训练以及微调和部署等方面，这方面的岗位可能更会偏重于一些比较基础的工作，比如图像识别，语言识别，目标检测和自然语言处理等。

3. 自然语言处理算法工程师

这块岗位会更多偏重于自然语言处理等技术，比如文本分类，情感分析和机器翻译等，这块所需要的技术栈除了Python或R等语言，同时还需要掌握一些深度学习的网络，包括卷积神经网络和循环神经网络等。

和前文提到的机器学习和深度学习等岗位相比，这个岗位可能还需要掌握transformer模型方面的技术。这方面的岗位更会偏重于智能客服，对话系统和舆情监控等领域。

4. 计算机视觉算法工程师

这方面的岗位更多是需要研究和实现计算机视觉技术，包括图像分类，目标检测和视频分析等。

这方面的岗位一般需要Python或R等语言，还需要一些深度网络模型的技能，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。此外还需要掌握一些transformer模型方面的技能。

但这方面可能更会要求设计或改进算法，这方面的应用包括自动驾驶，医疗影像识别和安全防护等领域。

5. 大模型算法工程师

这块就比较偏重于研究和实现一些大模型，比如GPT和BERT等。

这方面的岗位一般需要Python或R等语言，还需要一些深度网络模型的技能，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等和transformer模型等，但普遍来说，要求相对高些。

这块的应用方向是大模型，比如是基于大模型的自然语言处理或图像识别等，另一个方向是落地大模型，比如根据业务需求微调现有的大模型，使之符合该业务的数据特征。

6. 偏业务应用的一些算法岗，比如研究搜索推广算法或风控算法

这方面所需要的技术一般包括，至少掌握一门相关编程语言，比如Python或R，熟悉一些深度学习的模型，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等和transformer模型等

此外更需要掌握一些算法，以及可能还得掌握些模型的微调和部署等技术。这方面的岗位可能就偏应用多些，所以还可能涉及到一些电商或金融风控的业务知识点。

不过总体来讲，当下一般是一些大厂才会有更多的AI工作机会，一些中小公司，可能更多也就是用现成的模型调用下接口，这些中小公司的AI方面的工作，可能真会是一些资深开发兼任干掉了。

所以如果要得到这些高薪的AI岗位，可能一般需要如下的条件。

1 校招的话，一般学校本科相关专业会有一定的机会，如果是名校或者是名校硕士，校招就从事AI岗的机会更多。

2 或者是本科+2,3年工作经验，有一定机会通过社招找到AI相关的工作。

3 不得不提一些培训班的AI课程。当下很多大厂AI岗其实是有学历和工作经验等方面要求的，如果是大专等学历，报个AI人工智能班，学下技术应该是可以，但要找到大厂相关工作就有些难了，上文也提到了，中小公司AI岗其实未必多，薪资也未必高。

4 所以一般人入行AI的方式是，本科学历，有若干年工作经验，然后报班或者自学掌握些技能，然后投大厂简历，这样其实是有一定的机会的，而且概率还不小。

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