是不是经常听到这样的段子，一个程序员，在咖啡馆里，花了两个小时，就写了一款应用，上线后，爆火，开始躺赚。 以前可能将信将疑，但在2025年，借助AI，这正是AI工程师的日常。

AI工程师，正在成为科技领域最炙手可热的职业之一。 年薪动辄五六十万，甚至上百万；开发的产品无需大量人力，却能创造令人咋舌的利润；过去需要数月完成的任务，现在几分钟搞定。 这一切，都得益于AI和语言模型的飞速发展。

但与此同时，AI工程师面临的挑战也不容小觑。 AI模型的非确定性特性，以及“英语就是编程语言”的趋势，让许多人感到困惑。 行业仍在摸索最佳实践，而技术更新的速度让人应接不暇。 越山认为，这正是机会所在。 掌握关键技能的人，将在未来几年内站上风口，成为这一领域的佼佼者。

今天，越山为你带来一份详细的6步指南，帮助你从零开始，成为一名成功的AI工程师。

一、为什么选择成为AI工程师？

在正式进入技能部分之前，我们先来聊聊为什么AI工程师是一个值得追求的职业。

1. 高薪与高需求
   据行业数据显示，AI工程师的年薪可以高达43.5万美元。随着各行各业越来越依赖AI技术，对这类人才的需求只会持续增长。

2. 低门槛的创造力
   过去，开发一个复杂的应用可能需要一个团队，几个月甚至几年的时间。而现在，AI工具的普及让个人开发者也能实现“单枪匹马创造奇迹”。在AI时代成为超级个体绝对值得。
3. 技术的黄金窗口期
   当前，AI正处于快速发展的阶段，但行业内的标准和最佳实践尚未完全成熟。越山认为，这意味着机会：早一步掌握技能，就能早一步占据优势。比如AI编程正在迎来巨变，也必奖在2025年改变程序员的工作模式，改变软件产品的创业形态。

如果你对这些前景感到心动，那么接下来这6项技能，就是你需要掌握的核心能力。

二、成为AI工程师的6步技能指南

1. 掌握AI模型的使用

成为AI工程师的第一步，是熟悉和使用主流的AI模型。 当前，国外最受欢迎的模型来自以下四家公司：OpenAI、Anthropic、Meta和Google。 每种模型都有自己的“个性”：

• OpenAI：擅长分析和推理。
• Anthropic：在写作和内容生成方面表现优异。
• Meta Gemini：像侦探一样，善于从复杂数据中找到关键点。
• Google：在多模态（文本、图像、视频等）处理上表现突出。

国内最受欢迎的模型包括：

• DeepSeek: 写代码，苣便宜的
• 智谱GLM: 多模态
• 阿里千问：开源的Qwen系列好用
• 海螺可灵：AI视频全球领先

除了了解这些模型的特点，你还需要熟悉它们的API（应用程序接口）。 比如，OpenAI的Chat Completions接口，可以帮助你快速调用模型生成内容。 此外，还要了解不同模型类型，如GPT-4、Whisper等，以及如何处理流式数据、批量数据和提示缓存。

2. 学习提示工程（Prompt Engineering）

提示工程是AI工程师的核心技能之一。 简单来说，它是通过设计有效的提示（Prompt），让语言模型输出你想要的结果。 虽然有人认为这是“一阵风”，但越山坚信，提示工程在未来几年内仍将是不可或缺的能力。

以下是几种常用的提示技巧：

• 链式思维（Chain of Thought）：让模型先解释思路，再给出答案。这种方式能显著提高复杂任务的准确性。
• 示例驱动（Example-based Prompting）：在提示中加入具体例子，帮助模型更好地理解你的需求。
• 结构化输出：比如要求模型输出JSON格式的数据，便于后续处理。

提示工程不仅仅是技术活，更是一门“艺术”。

3. 掌握上下文检索（Context Retrieval）

AI模型的训练数据虽然强大，但它无法实时更新，也无法直接访问用户的个性化信息。 这时，上下文检索（Context Retrieval）就显得尤为重要。

上下文检索的核心思路是：通过语义搜索，找到与用户查询最相关的文档或信息，并将这些内容加入到提示中，从而生成更精准的结果。 这一过程被称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）。

常见的实现方式包括：

• 嵌入技术（Embeddings）：将文本转化为向量，以便计算相似性。
• 语义搜索（Semantic Search）：根据词义而非关键词匹配，提高搜索的相关性。

4. 学会AI系统的编排（Orchestration）

AI工程师不仅仅是调用单个模型，还需要将多个模型和工具整合在一起，形成一个协同工作的系统。 这就是所谓的“编排”。

最基础的编排方式是“链式调用”（Chains），也叫工作流，即按顺序调用不同的模型。 而更高级的形式则是“智能体”（Agents），即让模型具备一定的决策能力，能够根据用户输入动态调整操作流程。

智能体技术的潜力巨大，许多公司愿意为擅长此技术的工程师支付高薪。 当前，主流的智能体框架包括LangChain、Haystack等。而扣子，Dify则是更友好的低代码智能体上手平台。

5. 强化评估与可观察性（Evaluations & Observability）

AI应用的输出往往是非确定性的，这让评估变得更加复杂。 如果没有良好的评估体系，你很难判断模型的表现是否达标。

评估的核心是“Evals”，相当于传统编程中的单元测试。 它可以帮助你验证模型输出的质量。 而可观察性（Observability）则包括：

• 追踪（Tracing）：记录每次模型调用的详细信息，方便调试。
• 成本管理：监控模型调用的费用，避免“账单爆炸”。

6. 拥抱AI时代的新思维

最后，成为AI工程师不仅需要技术，更需要一种全新的思维方式。 这包括：

• 快速试错：有想法就立即动手实现，哪怕产品还不完美，也要尽快发布，获取用户反馈。
• 理解新工具栈：比如用V0开发前端，或者尝试AI驱动的IDE（如Cursor）。
• 关注可扩展性：优化性能、降低成本、减少延迟，是打造成功AI应用的关键。

成为持续构建者（Builder）。

三、如何学习AI大模型？

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我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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