从ChatGPT到DeepSeek，大模型的崛起让人们对人工智能的“聪明”感到惊叹。随着教育、医疗、金融等垂直领域大模型的快速落地，这些技术成果背后的核心推手——大模型算法研究员群体，正成为驱动行业智能化升级的关键力量。“我们有时候戏称该岗位是‘炼丹师’。因为他们要改进模型结构和训练方法，相当于改良‘炼丹’的配方和火候；他要研究用什么数据、怎么‘喂’给大模型，相当于提升‘炼丹’的原料质量；他要结合场景的约束，使得‘丹药’的疗效最好。”视源股份首席技术官杨铭近日为我们揭开了这一新兴岗位的神秘面纱。
杨铭
懂技术又通门道 扎根一线让大模型更“好用”
这个听起来高大上的岗位，属于AI领域的高端技术岗位。他们就像现代科技版的“炼丹师”，不穿道袍而穿休闲装，不烧丹炉而是敲键盘，用算法和数据为人工智能调配“灵丹妙药”。
改良“配方”是基础功课。大模型算法研究员日常的首要任务是优化模型性能：他们不断探索更先进的模型结构与训练方法，以确保模型能够可靠处理复杂任务。同时，降低训练成本，提升推理效率，推动AI技术向普惠化发展。例如，在金融领域，通过模型实现智能投研、因子挖掘和算法交易策略优化。
数据“投喂”决定模型品质。他们需要从海量数据中筛选出关键信息，并将其加工成适合模型学习的形式。深知只有优质的食材，才能炼制出上乘的“丹药”，“像视源股份拥有海量的教学领域数据，研究员需与教研专家合作，设计数据标注、清晰规则，剔除重复、低质内容，确保模型学到‘真知识’，因此海量数据并非直接‘投喂’给模型。”他补充道。
“在机器学习的世界里，有一个重要的定理，那就是‘没有免费的午餐’，即不存在一个每方面都是最好的完美模型。”杨铭反复提到这一理念，并强调“只有贴近场景，充分考虑场景的约束，才能把该场景的算法效果做到极致。”
在开发课堂智能反馈系统时，研究员需熟悉学科课程标准、教学设计原则、教学评价方法等。同时，还需要与一线教师、教研员、教育学专家等反复沟通磨合，确定合理的课堂反馈方法与评价体系。而这种“接地气”的模式，需要研究员扎根一线，才能让大模型真正“有用”，最终设计出“独创性课堂反馈算法”，有效帮助老师进行教学反思，及时调整教学策略，改进教学方法，提高教学质量。
课堂智能反馈系统
杨铭还透露一个小细节，大模型算法的研究员会与市场团队“同坐一间办公室”，他们也会了解教研员如何评价一堂课、教师如何授课、与学生如何互动等真实的场景。当大模型算法研究员既懂技术原理又通行业门道时，AI才有机会真正成为解决实际问题的“对症良方”。
具备三种能力算法研究员很“抢手”
不仅是通用大模型，随着千行百业积极投入垂类大模型研发，大模型算法研究员成为各企业和机构竞相争夺的“香饽饽”。
“这个岗位是近年兴起的，因为岗位较新且门槛高，所以能从事的优秀人才更少。”杨铭直言，岗位的稀缺性源于三种能力门槛：这类“炼丹师”需具备技术突破力、数据洞察力和场景共情力三种能力。技术突破力要求他们能够针对场景定制模型架构，对预训练、微调、强化学习等环节灵活运用新技术甚至有所创新；数据洞察力要求他们从庞杂数据中识别关键特征，设计高效的数据处理流水线；场景共情力则要求他们理解业务场景，例如落地教研行业，要思考如何通过AI提升课堂参与度、如何评估教学效果。
“不仅我们在招聘这类人才，整个市场都在揽才，不少公司开出了年薪超百万的待遇。”他说，从企业发展角度来看，设立大模型算法研究员岗位，体现的是该公司深度研发垂域大模型的决心，“这与单纯调用通用大模型接口、简单结合知识库的应用有本质区别——垂域大模型的研究模式和开发流程与通用大模型类似，对人才、数据、算力也有更高的要求。”他解释称，目前，视源股份的大模型算法团队支持公司在教育、会议等垂类大模型的快速迭代、更多创新领域的研发，需要更多的人才加入。
行业观察人士指出，随着各领域垂类大模型不断涌现，算法研究员群体正从技术实施者转变为行业革新者。他们搭建的不仅是AI模型，更是连接技术创新与产业升级的桥梁。在这场智能化浪潮中，懂技术、通业务的双栖人才，将持续引领行业变革方向，同时在人才市场中持续保持着“明星岗位”的地位。
职业小档案
大模型算法研究员是这波以大模型为代表的生成式人工智能技术浪潮中兴起的新兴职业，是专注于研发、优化和应用大规模人工智能模型的专业技术岗位。他们一手掌握深度学习、自然语言处理等硬核技术，一手能驾驭亿万级数据洪流，更要懂教育、医疗等领域的真实痛点。同时，能把实验室里的AI技术转化为解决实际问题的工具，推动技术的应用和行业的创新与发展，他们已成为推动产业变革的核心力量。
文/广州日报新花城记者：张露
图/广州日报新花城记者：李波
