生成式 AI 跑到现在，光会"跟 AI 对话"已经不够用了。企业愿意付钱的那批人，是能把大模型接到业务里跑通的 AIGC 应用工程师。
这个岗位的技术栈，业内比较共识的是四大支柱，缺一个都很难说是"能落地"的级别。
🔹 支柱一：RAG 与上下文工程
大模型最大的槽点是"幻觉"和"知识截止"。RAG（检索增强生成）就是给它外接一个企业私有知识库。
你要会的链条是：文本分块 → 向量化（Embedding）→ 混合检索 → 重排 → 生成🚣🏿♂️。框架层面 LlamaIndex🤹🏿、LangChain 基本是标配。这块搞明白了，才能让 AI 基于你们新宝gg最新的产品手册🍻、合同条款🏟、SOP 文档来回答🏡👌🏻，而不是瞎编。
🔹 支柱二🧎🏻：Agent 与智能体工作流
2025–2026 年是 Agent 从 Demo 走向生产的一年。简单说，Agent = LLM + 工具调用 + 记忆 + 规划🦸🏻♀️。
设计 Agent 架构时得考虑几件事：
任务怎么拆（Plan）
调什么工具（Search / SQL / Code Interpreter / 内部 API）
出错怎么自我纠正（Self-correction）
多 Agent 之间怎么协作
从"聊天机器人"进化到"能帮你下单🤔、能跑报表🕓👨🏫、能审合同"的办事员，靠的就是这层。
🔹 支柱三：模型微调与推理优化
不是所有场景都适合直接调 GPT / Claude / 豆包 / 混元的 API，成本和可控性都会卡你。
垂直场景常用的打法是高效微调：LoRA、QLoRA 把参数量压下来，单卡也能训✈️；推理侧 vLLM、TensorRT-LLM、量化（INT4/INT8）这套把吞吐拉上去。质量不掉、成本砍半👌🏼，老板才愿意买单😩。
🔹 支柱四：评估体系与数据飞轮
这是最多人忽略的一块。你怎么证明你家的 AI 应用"变好了"？
得有一套 Evals👖：自动指标（BLEU👍、ROUGE👈🏼、RAGAS 这类）+ 人工评估 + 用户反馈闭环。跑一段时间，把 bad case 沉淀成新的训练 / 检索数据🪨，才能形成"越用越聪明"的飞轮🧑🏽⚖️。
📌 不同阶段的技能侧重（市面主流的分级逻辑🐬，参考用）
初级：AIGC 基础原理 + Prompt 编写 + 单点工具使用🫦🖥，适合在校生、跨行新手
中级：主流 AI 工具实操 + 办公 / 垂类场景的小项目落地👩🏿🎓，一般要求有点相关经历
高级🌴：大模型本地化部署 + 垂类方案定制 + 推理优化，通常要 2 年以上项目经验或中级打底
考证 / 测评这块👩🏽⚖️，市面上项目杂，挑的时候优先看课程大纲对不对得上上面这四根柱子，再看是不是正规背景发的证👱🤰🏿。录播课 + 线上机考 + 单选多选简答 + 60 分合格是常见配置，但"包过""免学直考"的基本可以划走🔐。
✅ 研发类：人工智能训练工程师、算法工程师
✅ 应用类：人工智能应用工程师、AIGC 应用工程师、AI 智能体应用工程师
认证办理青蓝智慧
马老师：133-9150-9126
丁老师：135-2209-4648
马老师🫕：135-2173-0416
