AI Engineer 需要掌握哪些技能？
AI Engineer 需要掌握五大核心能力：Full-stack 全栈开发、Prompt Engineering、Cloud 云基础、Data Thinking 数据思维、AI Engineering Core。 Full-stack 是地基，让你把 AI 做成真正可用的产品；Prompt Engineering 让你系统化驾驭大模型； Cloud 让应用能上线、能扩展；Data Thinking 决定 RAG 和 Agent 是否"真的好用"； AI Engineering Core 覆盖 LLM API 集成、Agent 编排、评估与监控的全链路。 五个维度缺一不可，但优先级不同 —— 先打好全栈基础，再逐步深入 AI 工程核心。
AI Engineer 为什么必须会全栈开发？
因为 AI 能力最终要通过完整的产品交付给用户，只会调 API 不够。 真实的 AI 产品需要：React/Next.js 构建交互界面、Node.js/Python 处理后端逻辑、 WebSocket 实现流式输出、Redis 做语义缓存、Docker 容器化部署。 Anthropic、OpenAI 等头部公司的 AI Engineer 职位，几乎都要求扎实的全栈工程能力。 AI Coding 工具（Cursor/Claude Code）正在加速开发效率，但你仍然需要理解架构和代码质量。 全栈能力是 AI Engineer 区别于"Prompt 玩家"的核心分水岭。
AI Engineer 需要学 Prompt Engineering 吗？
必须学，而且要学到工程级别，不只是"会写 Prompt"。 生产级 Prompt Engineering 包含 11 项技能：
System Prompt 定义 AI 角色边界、Few-shot 示例学习、Chain-of-Thought 思维链推理、 JSON Mode 结构化输出、Prompt Router 意图分发、Prompt 评估与 A/B 测试、Prompt Injection 防护等。 这套体系把"会问问题"变成"可复用模板 + 可测试 + 可维护的工程实践"。 在实际项目中，Prompt 质量直接决定 AI 功能的用户体验。
学习 Prompt Engineering → AI 应用部署需要哪些云计算知识？
AI 应用对云基础设施的要求比传统应用更高，需要掌握 12 项 Cloud 技能。 核心包括：AWS Lambda/API Gateway 构建 serverless 架构控制成本； Docker + Kubernetes 容器化部署；CI/CD 自动化交付； Secrets Manager 密钥管理保障安全；CloudWatch 监控 + 日志系统保障可观测性。 LLM API 按 token 计费且延迟不稳定，不做好云架构，成本和稳定性都会失控。 Cloud Foundation 确保你的 AI 应用能从 localhost demo 走向生产环境。
AI Engineer 需要懂数据吗？
需要，但不是传统的数据工程（ETL/数据仓库），而是围绕 AI 应用的数据闭环思维。 AI Engineer 的 Data Thinking 聚焦于：数据采集与清洗确保输入质量、 Chunking 分块策略决定检索粒度、Embedding 向量化影响语义匹配精度、 评估指标设计量化"好用"的标准、数据质量监控发现线上退化。 很多团队的 RAG 效果差，不是模型不行，而是数据处理没做好。 掌握这 8 项 Data Thinking 技能，才能让 RAG/Agent 真正好用。
AI Engineer 学习路线是什么？
建议分三个阶段，从 API 调用到生产部署逐步深入。 入门期：掌握
LLM API 调用（OpenAI/Claude）、Streaming 流式输出、Function Calling，能让模型"动起来"。
进阶期：学
RAG 检索增强生成（Vector DB + 检索 + 生成）、
AI Agent 开发、MCP 协议，能构建复杂 AI 应用。
生产期：掌握 AI Safety/Guardrails、Evaluation 模型评估、LLM 监控（LangSmith/Helicone）、Token 成本控制，确保应用稳定可靠。 不需要一次学完 20 项核心技能，先做一个 RAG 问答系统，再做一个 Agent 工作流，技能会在实践中自然积累。
查看完整学习路径 → 成为 AI Engineer 需要先学机器学习吗？
不需要。 现在的 LLM API（OpenAI、Claude、Gemini）已经把复杂的机器学习封装好了， 你只需要学会
调用 API、设计 Prompt、构建应用架构。 AI Engineer 的核心工作是"用模型构建产品"，而不是"训练模型"。 当然，了解 Transformer 架构原理、Embedding 概念会帮助你更好地理解模型行为和调优 RAG 系统， 但这不是入门门槛。有全栈开发基础的工程师，通常 2-3 个月就能完成转型。
传统开发者如何转行做 AI Engineer？
全栈开发者转 AI Engineer 有天然优势，核心是补齐 AI 工程能力。 如果你已有 React/Node.js/Python 基础，你已经具备了 Full-stack 维度的大部分技能。 转型路径：第 1 个月学 LLM API + Prompt Engineering，能调用模型并设计系统提示词； 第 2 个月学 RAG + Vector DB，能构建知识库问答系统； 第 3 个月学 AI Agent + MCP + 部署，能做出生产级 AI 应用。 关键是"边学边做"，用真实项目驱动学习。上方的技能评估工具可以帮你精准定位该补哪些技能。
AI Engineer 就业前景和薪资怎么样？
AI Engineer 是当前增长最快的技术岗位之一，薪资普遍比传统软件工程师高 20-50%。 根据 2024-2025 年行业数据，几乎所有科技公司都在招聘能将 AI 集成到产品中的工程师。 核心原因是：大多数公司不需要自己训练模型，但都需要把 LLM、RAG、Agent 等 AI 能力融入产品 —— 这正是 AI Engineer 的核心价值。 澳洲市场的 AI Engineer 起薪通常在 AUD $120K-$160K，资深岗位可达 $200K+。 掌握 Full-stack + AI Engineering 双重能力的人才，在全球就业市场都供不应求。
AI Engineer 和数据科学家有什么区别？
数据科学家训练模型，AI Engineer 使用模型构建产品。 数据科学家专注于模型训练、数据分析和算法研究，需要深厚的数学和统计学基础。 AI Engineer 则专注于将 AI 能力集成到实际应用中，更侧重于软件工程实践、API 调用、系统架构设计。 在 LLM 时代，AI Engineer 的市场需求远大于传统 ML 工程师， 因为大多数公司需要的是"把 AI 做成产品"的能力，而不是"从零训练模型"的能力。
