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算法就业方向地图
先看业务，再选技术找到真正适合你的算法岗位
同样叫算法工程师，搜广推、自动驾驶、医疗和 Agent 的日常可能完全不同。 从业务场景、技术栈和工作环节三个维度理解岗位，再决定学习重点。
19业务方向
4技术主轴
5工作环节
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业务 × 技术职业矩阵
黄色表示核心技术，空心圆表示岗位中会使用。点击技术标签查看准备重点。
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告警 / 根因 / 容量
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搜广推深度学习核心技术
双塔与精排 · 深度学习与任务建模
准备重点：深度学习基础、任务建模、CV/NLP/推荐、强化学习
THE THIRD AXIS
同一岗位名，也可能处在不同工作环节
除了业务和技术，还要看岗位位于算法流水线的哪一段，这往往决定你的日常工作。
数据造数、清洗、合成
训练预训练与后训练
评测评测集与 Bad Case
部署推理加速与上线
迭代线上数据回流
AGENT CAREER
Agent 开发的工作比例：7 : 2 : 1
这是工作内容的观察，不是固定职级；越往右岗位越少，门槛通常也越高。
70%
20%
1
7
写 Skill，做应用
最多围绕真实业务搭建 Prompt、RAG、工作流并接入工具，把模型能力交付成可用产品。
Prompt 工程RAG 知识库Dify / Coze 工作流MCP 工具接入
需要：后端基础、业务接口、Prompt 与 RAG 全流程
岗位：AI 应用开发、大模型应用开发工程师
2
改 Harness，改框架
进阶优化模型外部运行系统，让 Agent 知道看什么、调用什么、如何循环与协作。
上下文工程长期记忆路由与轨迹多 Agent 协作可观测性
需要：读懂开源框架、搭建评测体系、平衡效果与成本
岗位：Agent 框架开发、Agent 平台工程师
1
开发与算法一体
最少从架构或训练层改进 Agent，包括工具调用模型、轨迹数据和强化学习。
Agentic RL工具调用模型合成轨迹数据线上数据回流训练
需要：SFT、RL 后训练、数据构造、评测，同时具备工程能力
岗位：Agent 算法工程师、大模型算法工程师
方向选定后，把它变成可执行的学习计划
沿知识路线补基础，再通过题库、真题和模拟面试验证能力。
本页根据公开行业资料整理，用于帮助理解岗位差异；具体职责请以企业招聘 JD 和团队实际分工为准。