2026 年前端、后端及算法岗位 AI 技能清单

2026 大厂前端岗 AI 技能清单

核心基础技能

大模型前端适配能力：掌握大模型上下文管理，实现对话历史的高效存储与加载，适配流式输出的前端渲染逻辑。
AI 组件开发：熟练开发基于大模型的智能组件，如代码补全、智能问答、内容生成类组件，支持参数化配置与多模型切换。
向量数据库集成：掌握 Pinecone、Weaviate 等向量数据库的前端调用方法，实现语义搜索、相似内容推荐等功能。

进阶实践技能

大模型微调适配：理解大模型微调原理，能够基于前端业务场景，将微调后的模型部署至前端环境，实现模型轻量化调用。
多模态交互开发：支持文本、图像、音频等多模态输入的前端处理，对接多模态大模型 API 实现智能交互。
AI 性能优化：实现大模型请求的批量处理、缓存复用与增量更新，降低前端请求延迟与资源消耗。

实战代码示例

以下为基于 OpenAI API 实现的流式对话前端组件，使用 React 18 开发：

import { useState, useRef, useEffect } from 'react';

const AIChatComponent = () => {
  const [messages, setMessages] = useState([]);
  const [inputValue, setInputValue] = useState('');
  const endOfMessagesRef = useRef(null);

  // 自动滚动到最新消息
  useEffect(() => {
    endOfMessagesRef.current?.scrollIntoView({ behavior: 'smooth' });
  }, [messages]);

  const handleSendMessage = async () => {
    if (!inputValue.trim()) return;
    const userMessage = { role: 'user', content: inputValue };
    setMessages(prev => [...prev, userMessage]);
    setInputValue('');
    try {
      const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
        method: 'POST',
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json',
          'Authorization': `Bearer ${process.env.REACT_APP_OPENAI_API_KEY}`
        },
        body: JSON.stringify({
          model: 'gpt-4o',
          messages: [...messages, userMessage],
          stream: true
        })
      });
      const reader = response.body.getReader();
      const decoder = new TextDecoder('utf-8');
      let assistantMessage = { role: 'assistant', content: '' };

      while (true) {
        const { done, value } = await reader.read();
        if (done) break;
        const chunk = decoder.decode(value);
        const lines = chunk.split('\n').filter(line => line.trim() !== '');
        for (const line of lines) {
          const data = line.replace(/^data: /, '');
          if (data === '[DONE]') continue;
          const parsed = JSON.parse(data);
          const content = parsed.choices.delta.content || '';
          assistantMessage = { ...assistantMessage, content: assistantMessage.content + content };
          setMessages(prev => {
            const existing = prev.find(m => m.role === 'assistant' && m.id === assistantMessage.id);
            if (existing) {
              return prev.map(m => m === existing ? assistantMessage : m);
            } else {
              return [...prev, { ...assistantMessage, id: Date.now() }];
            }
          });
        }
      }
    } catch (error) {
      setMessages(prev => [...prev, { role: 'error', content: '请求失败，请稍后重试' }]);
    }
  };

  return (
    <div>
      {messages.map((msg, index) => (
        <div key={index}>{msg.content}</div>
      ))}
      <input
        value={inputValue}
        onChange={(e) => setInputValue(e.target.value)}
        onKeyDown={(e) => e.key === 'Enter' && handleSendMessage()}
        placeholder="输入问题..."
        style={{ flex: 1, padding: '8px 12px', border: '1px solid #e0e0e0', borderRadius: '4px' }}
      />
      <button>发送</button>
    </div>
  );
};

export default AIChatComponent;

代码核心特性：实现流式消息实时渲染、自动滚动定位、异常处理，符合大厂前端 AI 组件的性能与交互标准。

2026 大厂后端岗 AI 技能清单

核心基础技能

大模型服务部署：熟练使用 Docker、Kubernetes 部署大模型服务，支持模型的水平扩展与灰度发布。
AI 网关开发：实现统一的 AI 模型网关，提供请求路由、流量控制、身份认证与日志监控功能。
向量数据库运维：掌握向量数据库的集群部署、数据备份与性能调优，支持亿级向量数据的高效查询。

进阶实践技能

大模型微调与部署：基于 LoRA、QLoRA 等轻量化微调方法，针对业务场景定制模型，并部署至生产环境。
多模型编排：开发模型调度系统，实现多模型的协同调用、结果融合与故障降级，提升服务可靠性。
AI 成本优化：通过模型量化、请求缓存、动态资源调度等手段，降低大模型服务的部署与运行成本。

实战代码示例

以下为基于 FastAPI 实现的大模型服务网关，支持多模型路由与流量控制：

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
import httpx
from slowapi import Limiter, _rate_limit_exceeded_handler
from slowapi.util import get_remote_address
from slowapi.errors import RateLimitExceeded

app = FastAPI(title="AI Model Gateway")

# 配置跨域
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

# 配置流量控制，限制为每分钟 100 次请求
limiter = Limiter(key_func=get_remote_address, default_limits=["100/minute"])
app.state.limiter = limiter
app.add_exception_handler(RateLimitExceeded, _rate_limit_exceeded_handler)

# 模型路由配置
MODEL_ROUTES = {
    "gpt-4o": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
    "claude-3-opus": "https://api.anthropic.com/v1/messages",
    "qwen-max": "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"
}

class ChatRequest(BaseModel):
    model: str
    messages: list[dict]
    stream: bool = False

@app.post("/v1/chat/completions")
@limiter.limit("100/minute")
async def ():
     chat_request.model   MODEL_ROUTES:
         HTTPException(status_code=, detail=)
    
    target_url = MODEL_ROUTES[chat_request.model]
    headers = {}
    payload = {}

     chat_request.model.startswith():
        headers[] = 
        headers[] = 
        payload = {
            : chat_request.model,
            : chat_request.messages,
            : chat_request.stream
        }
     chat_request.model.startswith():
        headers[] = 
        headers[] = 
        headers[] = 
        payload = {
            : chat_request.model,
            : chat_request.messages,
            : chat_request.stream,
            : 
        }
     chat_request.model == :
        headers[] = 
        headers[] = 
        payload = {
            : chat_request.model,
            : {: chat_request.messages},
            : {: chat_request.stream}
        }
    :
         HTTPException(status_code=, detail=)

    :
          httpx.AsyncClient()  client:
            response =  client.post(
                target_url,
                json=payload,
                headers=headers,
                timeout=,
                stream=chat_request.stream
            )
            response.raise_for_status()
             chat_request.stream:
                 response.iter_raw()
            :
                 response.json()
     httpx.HTTPError  e:
         HTTPException(status_code=, detail=)


OPENAI_API_KEY = 
ANTHROPIC_API_KEY = 
DASHSCOPE_API_KEY = 

 __name__ == :
     uvicorn
    uvicorn.run(app, host=, port=)

代码核心特性：实现多模型统一接入、流量控制、异常处理，支持流式与非流式请求转发，符合大厂后端 AI 服务的高可用标准。

2026 大厂算法岗 AI 技能清单

核心基础技能

大模型微调与对齐：熟练掌握 LoRA、QLoRA、全参数微调等方法，能够基于业务数据实现模型的领域适配与价值对齐。
多模态模型开发：理解多模态模型的核心架构，能够开发基于 CLIP、GPT-4o 等模型的多模态任务解决方案。
向量检索优化：掌握向量索引构建、相似度计算优化方法，实现亿级数据的毫秒级语义检索。

进阶实践技能

大模型部署与推理优化：掌握 TensorRT、vLLM、Text Generation Inference 等推理框架，实现大模型的低延迟、高吞吐量部署。
AI 系统架构设计：设计端到端的 AI 解决方案，包括数据采集、模型训练、部署监控全流程，支持业务快速迭代。
前沿算法跟踪：持续跟进大模型、多模态、强化学习等领域的前沿算法，能够快速落地至业务场景。

实战代码示例

以下为基于 LoRA 实现的 Llama 2-7B 模型微调代码，使用 Hugging Face 生态工具链：

from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    TrainingArguments,
    Trainer,
    DataCollatorForLanguageModeling
)
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training
import torch
from datasets import load_dataset

# 加载数据集，使用 alpaca 格式的自定义业务数据
dataset = load_dataset("json", data_files="business_data.json")

# 加载模型与 tokenizer
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# 配置 4-bit 量化训练
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    load_in_4bit=True,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

# 准备模型进行 k-bit 训练
model = prepare_model_for_kbit_training(model)

# 配置 LoRA 参数
lora_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 应用 LoRA 配置到模型
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()

# 数据预处理函数
def preprocess_function(examples):
    inputs = [
        f"### Instruction: {inst}\n### Input: {inp}\n### Response: "
        for inst, inp in zip(examples["instruction"], examples["input"])
    ]
    targets = [
        f"{res}{tokenizer.eos_token}"  res  examples[]
    ]
    model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=, truncation=, padding=)
    labels = tokenizer(targets, max_length=, truncation=, padding=)
    model_inputs[] = labels[]
     model_inputs


tokenized_dataset = dataset.(preprocess_function, batched=)


training_args = TrainingArguments(
    output_dir=,
    per_device_train_batch_size=,
    gradient_accumulation_steps=,
    learning_rate=,
    num_train_epochs=,
    logging_dir=,
    logging_steps=,
    save_strategy=,
    fp16=,
    push_to_hub=
)


data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=)


trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset[],
    data_collator=data_collator
)


trainer.train()


model.save_pretrained()

代码核心特性：实现 4-bit 量化的 LoRA 微调，仅训练约 0.1% 的模型参数，大幅降低训练资源消耗，同时保证业务场景的模型效果。

总结

2026 年大厂 AI 相关岗位的技能要求已从基础的 API 调用，升级为全流程的 AI 解决方案能力：

前端岗需聚焦 AI 组件开发与用户体验优化，实现大模型能力的高效落地；
后端岗需构建稳定、可扩展的 AI 服务架构，支撑大流量的模型调用需求；
算法岗需掌握大模型微调、部署优化等核心技术，为业务提供定制化的 AI 能力。
三者协同形成完整的 AI 技术栈，是大厂构建核心竞争力的关键。

2026 年前端、后端及算法岗位 AI 技能清单

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