📢 2026 年，技术市场已经从 “能写功能” 迈入 “能交付产品” 的新时代。

尤其在澳洲，AI 技术正快速渗透行业需求，企业不再满足于简单的 CRUD 或 UI 开发

而是期待具备 AI 产品思维 + 工程化交付能力 的开发者。

随着招聘市场演进，岗位关键词正在发生变化：

👉 不只是 “Web Developer”，越来越多职位出现 “Junior AI Engineer”、“AI-integrated Full-Stack Developer”、“Product Engineer (with AI)” 等组合。

雇主不再满足于你“能写代码”，他们在找的是：

✅ 能 选型与集成 AI 模型 的能力

✅ 能 构建智能交互系统（如 Chat、RAG、智能检索等）

✅ 有 端到端产品设计与工程交付思路

✅ 掌握 云部署、CI/CD、性能监控 等实战流程

换句话说：

👉 真正能在 AI 时代胜任开发工作的人，已经不是“码农”，而是会构建 AI 产品的工程师。

本节课程内容

• AI Engineer 职业路线图与能力结构

  • 拆解 AI Engineer 的“五维能力”：
    - Full-stack 基础（前端/后端/API/数据库/工程协作）

    • Prompt Engineering

    • AI Engineering（LLM 接入、RAG/Agent 工作流）

    • Cloud 部署能力

    • Data Thinking**

  • 说明这些能力如何对应澳洲真实岗位与面试要求，帮助你识别自身优势/短板与阶段性重点。

• 本期项目主线与 Project-Based Learning 方法

  • 介绍 CareerMate AI 的最终交付目标与学习路线。

  • 强调课堂以“跟着项目一步步交付”为核心；理论知识通过课后录屏/视频补充，确保每节课都有可见代码产出与可展示成果。

  • 需要提前准备好ChatGPT Pro或者Claude Pro

• Agile & Kanban 学习底座

  • 讲清为什么用 Agile 推进复杂项目：拆需求、写 User Story、设定验收标准与 DoD（Definition of Done）。

  • 演示 Kanban 学习流程：后续每节课都会拆成任务卡，同学像真实团队成员一样领任务、提交代码/PR、持续迭代。

• CareerMate AI设计链接： https://scene.zeplin.io/project/6912d1514326499fef4cd161