This article is based on insights from the AI Career Development Workshop hosted by JR Academy (Lightman), Australia. 本文基于澳大利亚JR Academy（Lightman）主办的AI职业发展研讨会的见解。
什么是 AI Engineer？他们到底干嘛的？
AI Engineer（人工智能工程师）这个角色，其实不是什么披着科研外衣的理论大师，也不是坐等灵感落下来的炼丹术士。他们是一种面向产品落地的工程师，最核心的能力是将AI技术用在真实业务中。比如企业想搞个自动化的HR系统，筛简历、安排面试、发offer流程全自动——这不是科研项目，这是工程问题。AI Engineer 就是那个把它搞上线的人。
他们的主要职责包括：实现自动化功能、集成多模型API来构建复杂业务流程（比如使用RAG或MCP架构），部署AI产品到云端环境（使用Lambda函数、Docker容器、CI/CD流程等），并控制运行成本（比如用更少的token跑完更多的任务），保证系统稳定、响应准确。你可以理解为，他们是将AI“造飞机”的工程团队，而不是在实验室研究空气动力学的人。
AI Engineer 跟其他“XX工程师”到底差在哪？
在AI相关职位中，每个角色都有自己的技能专长。AI Engineer和ML Engineer、Data Scientist、Data Engineer这些角色看起来像一家人，但本质上很不一样。
ML Engineer主要专注于模型优化和Fine-tuning，他们关心的是模型的性能表现，技术栈往往以TensorFlow和PyTorch为主。而Data Scientist是那种整天在Jupyter Notebook里摸鱼的人（开玩笑），他们专注于数据分析、特征工程和商业洞察，擅长用Pandas、NumPy做出一堆图表来说“你看，用户真的不喜欢你们的新按钮。”
至于Data Engineer，是为上面那两位打下“数据地基”的苦力，他们的武器是SQL、Kafka、Spark，目标是保证数据稳定流通。而AI Engineer则是拿这些成果来搞事情的，把分析和模型封装成一个用户能点开用的系统。还有个新型选手叫AI Builder，他们偏向用低代码或无代码平台，比如Make、N8N或者GPTs快速搭建AI业务逻辑，适合想省事但又要快速上线的场景。
所以总结一下：AI Engineer是那个不光会搞AI，还能上线部署，搞定业务的“带电螺丝刀”。
怎么成为一名合格的 AI Engineer？一步步来。
要做AI Engineer，别急着去抄Prompt，先把基本功打牢。第一阶段要搞定的是全栈基础能力。你得学会使用Git进行版本控制，熟悉Linux命令行操作，能使用至少一种后端语言构建API（比如用Python+FastAPI、Node.js+Express，或者.NET+C#），并掌握至少一种数据库系统，比如PostgreSQL处理结构化数据，MongoDB处理文档型数据。如果懒得自己搞服务器，也可以用Supabase或Firebase这种云后端。
此外，还需要理解鉴权（JWT、OAuth）和支付系统（比如用Stripe实现订阅模式）。想更进一步，也可以学习前端框架如React或Next.js，方便搭建AI可视化界面。
第二阶段就是上云和DevOps的世界了。你要能把代码部署到AWS Lambda，理解API Gateway的工作机制，能用Docker打包服务，并掌握Vercel、Netlify这样的前端托管平台。为了保证部署流程自动化，CI/CD工具（比如GitHub Actions）要会，最好还能了解IaC工具如Pulumi，甚至进阶地掌握Kubernetes、Helm、Argo CD用于容器管理。
第三阶段才是真正的AI技术部分。你得熟悉主流模型平台（OpenAI、Claude、Gemini、Llama），会写结构化Prompt、调用Function、构建Prompt链。掌握RAG架构（比如把PDF、数据库、网站内容切分成Chunk，Embedding后存入Vector数据库如Pinecone或Weaviate），并能通过LangChain、LlamaIndex等工具构建检索增强系统。想炫技还可以学习MCP、AutoGen或LangGraph等用于多模型协作的Agent系统。最后别忘了搞定AI的数据输入，OCR、语音识别、表单结构化处理，这些对业务系统落地极为重要。
练手项目推荐：干点能拿出去讲的事儿
你要让招聘官信你，不是看你会几个API，而是看你干过什么。所以，动手做几个项目是必须的。
可以做一个AI HR系统，实现自动筛选简历、自动安排面试，这就用上了RAG、OpenAI和Calendar API。或者做一个智能客服机器人，让它基于知识库回答用户问题，技术上可以用GPT接入Vector数据库。还有一个有趣的项目是简历分析系统，上传简历后提取信息并匹配岗位，结合LangChain、OCR和GPT实现。
想挑战更高阶的系统？可以尝试多模型AI助手，比如同时调用Claude、Gemini，通过MCP和LangChain进行路由和协作。再或者搞个财务问答系统，从PDF中抽取内容并回答问题，也可以练RAG和LangChain。
AI Engineer 的就业趋势：哪里热、哪里缺人？
目前来看，AI Engineer的市场需求呈现爆发式增长，尤其在澳洲。自2025年3月起，澳洲市场的中小企业和初创公司开始大规模招聘AI Engineer，这意味着机会很多，但也得你足够能打。
在英国、美国、新加坡、纽西兰等市场，AI Engineer已经是AI团队的主力角色，不再是边缘补位。
薪资方面，澳洲的初级AI工程师起薪在10万到13万澳元之间，中级工程师可以拿到14万到18万，高级甚至能超过20万（尤其是你有部署、多模型集成经验的时候）。
招聘偏好上，企业希望候选人具备MCP经验，熟悉DevOps流程，有项目经验优先于学历背景，并具备预算意识，知道怎么减少token使用、提高系统性价比。
AI产品开发的范式变化
过去的系统依赖结构化表单，字段死板、输入方式僵化。现在，AI产品正向“对话式交互”发展，用户可以通过自然语言甚至语音输入请求，系统通过语义理解、背景推理，将输入转化为结构化数据。
比如用户说：“我叫Alicia”，系统不需要填表单，而是自动生成：name = Alicia。输入可以是语音、图像、API调用等，输出形式也可以是结构化数据、文案或服务动作。这种转变对AI Engineer提出了更高要求，因为他们不仅要搭建后端，还要搞定自然语言理解的逻辑和数据流转。
从请求到回应：一个AI系统的工作流
一个标准的AI系统工作流程大致如下：
用户通过语音或文字发起请求，前端界面将其提交给API Gateway，然后由Cloud Function（如AWS Lambda）处理后端逻辑。如果涉及知识检索，会通过RAG结构访问知识库；如果是复杂指令，会用MCP对不同模型进行路由和协作。最终，模型生成的结果返回给用户，同时还可能调用第三方服务（比如发送邮件或更新日程）。
这听起来像个魔法，但本质是自动化工程的堆叠。
泡沫中的机会：如何弯道超车？
目前AI行业存在一定泡沫，媒体鼓吹、资本跟风，岗位多，但真正能做事的人少。这就意味着，虽然竞争激烈，但能干活的中坚力量仍然稀缺。咨询公司岗位薪资上限普遍偏低，但AI公司薪资往往高得惊人，尤其是独角兽初创企业或正在起飞的AI平台。
初创公司虽资金有限，但对AI工程能力有强刚需，是适合弯道超车的理想场所。特别是Prompt写得好的人，往往能实现比预期更高的项目质量，这种能力被高度看重。
推荐的自学路径：别刷课程，刷项目
学习路线别乱跟风，建议按阶段来。
先学基础：Git、Linux、Python，推荐freeCodeCamp和CS50这类入门课程。然后进入后端：学FastAPI或Node.js，可以在Udemy、Codecademy上找到系统课程。
学会部署是关键：AWS Lambda、Docker的使用要熟练，AWS官方课程、KubeAcademy可以参考。
进入AI领域后，学OpenAI API、LangChain、RAG架构等，可以用Learn Prompting和LangChain Docs来打底。最后，一定要做项目——不管是参加GitHub上的开源项目，还是参加Devpost上的Hackathon。
你是不是合格的 AI Engineer？自己测测
能熟练写CRUD接口吗？会调用多个主流大模型API吗？能把程序部署到AWS Lambda上吗？有没有自己从0到1搭建过AI系统？你知道怎么用RAG和MCP进行技术整合吗？你在意token的花费吗？
如果你能在这些问题上点头如捣蒜，那你大概率已经胜任AI Engineer这个职位了。否则，回去把上面的项目做完再回来，这职位是给干活的人，不是空谈者的温柔乡。
