AI大模型領域的就業門檻整體較高，但存在分層差異——核心研發崗門檻極高，而應用層/工具鏈崗位相對友好。以下是具體維度的分析及應對建議：

一、決定門檻的關鍵要素

1、崗位類型分化明顯

2、硬性門檻指標

學歷背景：頭部企業(BAT/智譜/百川)偏好985碩博(CS/EE/MAE)，海歸背景加分

編程能力：Python熟練度需達到可獨立實現BERT base版的程度

數學基礎：線性代數(矩陣微積分)、概率論(貝葉斯推斷)、最優化理論必須扎實

實踐經驗：Kaggle競賽TOP 20%/高質量GitHub倉庫(>500星)/頂會論文可直接跳過初篩

二、隱性門檻往往被低估

1、算力資源壁壘：

單機訓練動輒萬元/小時的成本，普通開發者難以承擔完整實驗周期

2、數據閉環缺失：

真實業務場景中的反饋迭代機會稀缺(多數企業不愿開放生產數據)

3、工程化能力斷層：

學術派的PyTorch原型與工業級ONNX部署存在巨大鴻溝