AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战（丰富资料)超清完结 获课xingkeit.top/9291/
在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型（Large Language Models, LLMs）已成为推动技术变革的核心引擎。从智能客服到内容生成，从代码辅助到多模态理解，大模型的应用场景不断拓展。而能够驾驭这些复杂系统的“AI大模型全栈工程师”也逐渐成为科技行业炙手可热的人才。那么，如何系统性地成长为一名合格的AI大模型全栈工程师？本文将为你梳理一条清晰的学习路径与能力框架。
一、什么是AI大模型全栈工程师？
传统的“全栈工程师”通常指能够独立完成前端、后端、数据库等完整应用开发的技术人员。而在AI领域，“全栈”则意味着不仅掌握模型训练与调优，还需具备数据处理、系统部署、产品集成和实际应用落地的综合能力。
AI大模型全栈工程师的核心职责包括：
- 理解大模型底层原理（如Transformer架构、注意力机制）
- 能够进行数据清洗、预处理与向量化
- 掌握模型微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）与评估方法
- 具备将模型部署为API服务或嵌入应用的能力
- 理解推理优化、成本控制与安全合规问题
