文章详细介绍了成为AI工程师的三个阶段学习路线图：初级阶段（1个月内）学习LLM基础知识和基本应用开发；中级阶段（2个月）掌握RAG技术和代理构建；高级阶段（3个月）学习模型微调和LLMOps。文章强调通过实际项目构建是最佳学习方式，并提供了丰富的学习资源。这条路线图适合有编程基础的程序员转型为AI工程师，系统性地掌握从应用到部署的全流程技能。
在确定 AI 工程师必将成为下一个重要的技术角色[2]之后，是时候学习如何成为一名 AI 工程师了。
本文将探讨对如下内容：
- 从软件工程师到 AI 工程师的路线图。
- 成为 AI 工程师所需的技能。
- 在发展技能的同时，应该学会使用的工具。
- 发展这些技能的最佳途径。
让我们先看看路线图！
成为 AI 工程师的路线图 🧭
Harshit Tyagi 的 AI 工程师路线图
先说第一件事！
目标读者
计划提升 AI 工程技能的程序员/软件工程师/分析师/数据科学家。
由于这是一项核心工程技能，因此需要具备以下先决条件：
- 对 Python / JS 编程的了解达到中级水平。
- 理想情况下，必须拥有至少 2-3 个中等复杂度应用程序的编码经验，如使用 Flask 或 Rails 或 Node.js 编写博客应用。
- 至少可以轻松通过阅读文档来构建项目。
- 可以使用 VS Code 等 IDE 进行编码。
- 使用 git 和 GitHub 虽然也很重要，不过可以在项目工作中学习。
路线图分解
如图所示，整个 AI 工程的学习分为三个阶段，在路线图中从左到右，即从初级到中级再到高级。
以下是每个阶段所代表的意义：
- 初学者（<= 1 个月）– 构建基本应用程序，学习使用 LLM API、为应用程序精心设计提示以及使用开源 LLM。
- 中级（~ 2 个月）– 深入了解如何使用 RAG（Retreival Augmented Generation）构建更多上下文感知高级应用程序，了解并使用向量数据库，学习使用 LLM 和工具构建代理。
- 高级（~ 3 个月）– 在掌握构建应用程序之后，学习使用 LLMOps 在生产中部署、优化和管理由 LLM 驱动的应用程序，学习微调预训练模型，以便高效、低成本的适配下游应用程序。
初级技能
- 了解 LLM 基础知识，只需了解 ChatGPT 的高级工作原理。
- 学习开发人员提示工程，学习如何编写提示来提高 LLM 的响应速度。
- 学习从 API 获取数据，学习处理 JSON 数据。
- 学习调用闭源或开源 LLM 模型、函数调用、传递提示和解析响应。
- 学会在对话中管理上下文。
- 学习基于 langchain 创建并自动执行一系列操作。
- 基于 Gradio 或 Streamlit 实现 POC 并演示基本应用开发。
- 在 HuggingFace Space 或 Streamlit 云上进行基本部署。
- 基于 HuggingFace
transformer库支持多模态，即支持生成代码、图像和音频。
中级项目需求
- 了解向量嵌入和向量数据库。
- 学习如何在应用中使用向量数据库。
- 构建 RAG 应用，与知识库聊天。
- 开发先进的 RAG 流水线，如子问题查询引擎，该引擎可在通过多个数据源后提供响应。
- 构建代理，迭代工作流程，以完成重大任务。
- 建立多代理应用，让多个代理共同提供更好的解决方案。
- 多代理自动化 - Autogen 和 Crew AI
- 评估 RAG/RAGA 框架。
- 管理数据库，检索，部署完整应用，版本控制，日志记录以及监控模型行为。
高级项目需求
- 量身定制针对特定领域知识的响应，如医学研究、金融研究和法律分析，对预训练 LLM 进行微调。
- 整理数据集并设计（ETL 流水线）流水线，以便对模型进行微调。
- 评估模型性能并设定基准。
- LLMOps – 构建包括模型注册、可观测性和自动化测试在内的完整端到端流水线。
- 构建多模态应用 – 文本和图像混合语义搜索。
- 构建 SDK、软件包和定制解决方案，以帮助其他开发人员。
- 基于提示黑客等技术保护 AI 应用，并通过检查漏洞和潜在风险来采取防御措施。
如果你花了足够时间构建应用并调整模型，那技能应该像下面这样进步：
最后
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智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
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