文章介绍了AI应用开发工程师的职责与要求，明确了应用岗与算法岗的区别——应用岗更关注"用模型"而非"造模型"。提供了从编程基础到大模型应用开发的学习路线：先掌握Python和API调用，通过项目实践积累经验，再补充算法基础。文章建议程序员先动手实践，逐步深入，利用工程能力将AI模型转化为商业价值。
什么是AI应用开发工程师？
在梳理学习路线前，知道什么是AI应用开发工程师，快速建立对岗位的基本认知是非常有必要的。
AI应用开发工程师，也可以叫大模型应用开发工程师，主要负责将大模型的能力落地应用到实际产品和业务中。与AI算法岗不同，应用岗更偏向工程实现。AI应用开发岗不只是简单地调用大模型API，而是基于大模型构建一套可运行的系统。随着近年来大模型的火热发展，大模型应用开发岗逐渐成为了热门岗位。
岗位职责与招聘要求？
我相信大部分人学习AI应用是为了就业。所以在开始学习前，先了解招聘市场对AI应用开发岗的要求，知道我们实际工作中要做什么，需要具备哪些技能，建立起对应的人才画像。我们在学习的时候就可以有目的性地针对性准备了。
岗位职责
使用已有大模型接口（如 OpenAI、通义千问、飞书 aily）开发企业级 AI 应用，如：内部知识库、工具链、智能客服、智能问数
与产品经理、业务专家及后端工程师紧密合作，共同定义产品需求，并将AI能力无缝集成到现有平台中
AI Infra平台建设：参与或主导AI基础架构平台/工具链的设计与建设，包括但不限于CI/CD for Models（模型的持续集成与部署）、模型版本管理、在线实验（A/B测试）平台等，提升算法团队的迭代效率
研究行业专用小模型/垂直模型的训练和部署，负责相关领域的数据收集、清洗、送标、微调、训练、效果评估工作
任职要求
有计算机科学、机器学习，人工智能，数据科学或相关领域知识，本科以上学历，AI工作经验
编程语言：Python + FastAPI框架，使用Python构建高性能、高可用的后端API服务
深度学习框架：Pytorch / TensorFlow
向量数据库：Milvus、Faiss、ES、Chromdb
熟悉 AI 应用开发的核心技术要点，如 MCP、Function Call、Agent 架构设计、RAG 知识库构建与检索、长/短期记忆等，并能灵活运用
积极使用AI辅助编程： 熟练使用至少一种AI编程助手，并乐于探索其提升工作效率的边界
加分项
有AI产品从0到1的落地经验
深刻理解主流大模型厂商（如 OpenAI、Qwen、Claude、LLaMA 等）产品特性及优劣，有深度或重度使用经验者优先
软技能
快速学习能力： AI领域日新月异，需要持续学习新技术和工具
产品思维： 关注用户体验，理解业务目标，而不仅仅是技术实现
技术学习路线？
因为我本人是从Java后端转大模型应用开发的，所以我推荐的学习路线会有点”邪修“。很多人入门大模型，都是被庞大的算法学习内容给难住了，于是就半途而废。其实我们可以先从我们擅长的地方入手，先把项目跑起来，有了成就感，再慢慢研究它背后的原理。
- 编程语言基础
Python：无疑是目前AI应用开发最好的语言，拥有最好的生态。即使是从Java转型AI开发，我也建议学习Python，基于Python的技术栈进行开发。
FastAPI：是Python的Web框架，可以快速把大模型的能力封装成API，是集成业务的关键。
- 大模型应用基础
常见参数：如temperature、top_p、max_tokens，理解这些参数对生成结果的影响
提示词工程：学习如何设计清晰、结构化的提示词，让模型更好地理解任务意图，输出符合预期的内容
上下文工程：解决 “如何让模型记住对话历史” 以及 “如何克服模型的上下文长度限制” 的问题
大模型API：熟悉主流模型平台（如OpenAI、Qwen、DeepSeek等）的接口调用方式
- AI开发框架
LangChain：目前最流行的大模型应用编排框架，支持组件化构建复杂AI工作流。
LangGraph：基于LangChain，适用于有状态、多环节的复杂任务流程设计。
LangSmith / LangFuse：用于调试、追踪和评估大模型应用的表现，是提升应用稳定性的必备工具。
LlamaIndex：专注于RAG场景的数据处理与检索增强，是构建知识库问答系统的利器。
- 大模型项目经验
Workflow：最基础的AI项目，通过多个节点构成完成某个功能的工作流，本质是 “将复杂任务拆解为可自动化的步骤”，如：AI自动审批
RAG：通过给大模型外挂知识库，让大模型基于知识库生成答案，如：智能客服、智能问数
Agent：能够自主规划、调用工具、并执行动作来达成目标的智能体，如Mauns
Fine Tuning：基于已有大模型，在特定领域进行微调，从而增强模型在这个领域的表现效果。微调用于改变模型的“知识”或“风格”，而提示工程和RAG主要用于引导和增强模型已有的能力
- 大模型底层基础
机器学习：了解基本概念与常见算法
深度学习：理解神经网络的基本结构与训练方式
NLP：学习词向量、Transformer架构等自然语言处理核心知识
这部分内容不必一开始就深入，可在实战中根据需要逐步补全。
- AI Infra与工程化
当你成功构建了一个能在本地顺畅运行的AI应用后，下一个核心挑战就是：如何让它稳定、高效、可扩展地服务成百上千的用户？ 这就是AI基础设施与工程化要解决的问题。它不再只关注模型本身，而是关注承载模型应用的整个系统。这也是本身具备后端工程能力的程序员转行AI的优势所在。
- 微调与部署
Lora微调技术：学习参数高效微调方法，低成本适配特定任务。
Llama-Factory等微调工具：实践使用可视化工具快速完成模型定制
ollama / vLLM等部署方案：掌握本地化部署与高性能推理服务的搭建方法
学习建议？
AI应用岗与算法岗的区别？是否需要学习算法？
算法岗关注“造模型”
从零开始训练模型（Transformer、CNN、LSTM、Diffusion等）
研究优化算法、Loss函数、模型结构改进
熟悉数学（线性代数、概率论、微积分）和深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）
应用岗关注”用模型“
调用大模型（API / 本地推理）完成具体任务
设计 RAG、Agent、Workflow 等应用逻辑
关注 Prompt 工程、上下文管理、模型集成、API编排、成本与性能
所以，应用岗不需要深入掌握模型训练算法、梯度传播、参数调优这些算法层知识，你的核心价值在于利用工程能力将AI模型转化为可靠的商业价值。但完全不了解算法层也不行。至少需要达到“能理解但不实现”的程度。
大模型工作原理的黑箱理解：知道 Transformer 怎么“看上下文”，什么是注意力机制
关键术语：token、embedding、context window、temperature、top_p
模型类型差异：理解 GPT 类模型、视觉模型（如 CLIP、Qwen-VL）、多模态模型各自擅长什么
推理层 vs 训练层：知道为什么你只调用推理 API，不必关心训练集和梯度
怎么入门AI应用开发？
我推荐按上面的学习路线进行学习。核心思想是：先具备编程基础，对大模型建立基础的认知，然后就可以直接动手做项目了，通过项目驱动学习。做了几个可以跑起来的项目之后，再去补充算法基础，对大模型的底层有进一步的认知。最后研究工程化、部署微调这些高阶知识，达到企业级AI应用岗要求。
大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？
※领取方式在文末
为什么要学习大模型？——时代浪潮已至
随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。
- 技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
- 行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。
未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:
同时，AI大模型技术的爆发，直接催生了产业链上一批高薪新职业，相关岗位需求井喷：
AI浪潮已至，对技术人而言，学习大模型不再是选择，而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来，刻不容缓！
那么，我们如何学习AI大模型呢？
在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题，也不是三言两语啊就能讲明白的。
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最后，祝大家学习顺利，抓住机遇，共创美好未来！