最近几年，深度学习成了科技圈的热词。不管是自动驾驶、智能语音助手，还是手机里的美颜滤镜，背后都有它的影子。很多人学完Python、搞懂了神经网络，最关心的问题其实是：学了深度学习，到底能去哪上班？
算法工程师：最对口的岗位
这是大多数人想到的第一选择。大厂比如百度、阿里、腾讯、字节跳动，都在招深度学习算法工程师。工作内容可能是优化推荐系统，让你刷短视频停不下来；也可能是训练人脸识别模型，让小区门禁自动开门。
这类岗位通常要求熟悉TensorFlow或PyTorch框架。比如用PyTorch搭建一个卷积神经网络：
import torch
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = x.view(-1, 32 * 14 * 14)
x = self.fc1(x)
return x计算机视觉工程师
专注图像和视频处理。比如做安防监控的公司，需要你能检测画面中有没有陌生人闯入；医疗影像公司则希望模型能辅助医生看CT片。这类工作对图像分割、目标检测技术要求比较高，YOLO、U-Net这些模型得玩得转。
自然语言处理（NLP）工程师
如果你对聊天机器人、智能客服、机器翻译感兴趣，这个方向很适合。现在大模型火，像BERT、ChatGLM、通义千问这些预训练模型的应用越来越多。企业需要人来做文本分类、情感分析，甚至自动生成新闻摘要。
AI产品经理
不是所有人都非得写代码。有些技术背景强的人转去做AI产品经理，负责把模型能力变成用户能用的功能。比如设计一个智能写作插件，得知道生成效果好不好，延迟能不能接受。懂技术，又能和开发、运营沟通，这种角色在团队里挺吃香。
边缘计算与部署工程师
模型训练完还得落地。很多场景不能依赖云端，比如无人机、工业摄像头，得在本地跑模型。这时候就要用到TensorRT、ONNX、TFLite这些工具做模型压缩和加速。会调优、能解决内存溢出问题的人，特别抢手。
其实深度学习的出口比想象中宽。小公司做智能硬件，创业团队搞AIGC应用，甚至传统行业如制造业、农业也在引入AI。关键不是你会不会背公式，而是能不能用技术解决实际问题。比如帮超市识别货架缺货，或者帮工厂检测零件瑕疵——这些才是雇主真正在意的。