一、核心能力体系
1. 技术栈组合
基础层:Python异步编程/矩阵运算/概率统计
工具链:Hugging Face/PyTorch/LangChain生态
工程化:Docker/K8s/云计算平台部署
2. 四大核心方法论
Prompt Engineering进阶技巧(含多模态提示设计)
RAG全流程优化(Naive→Advanced→GraphRAG)
模型微调实战(LoRA/P-Tuningv2等轻量化方案)
Agent系统开发(任务分解/工具调用链)
二、典型应用场景
1. 行业解决方案

教育领域:智能助教系统(自动批改/个性化学习)
新媒体:爆款内容生成流水线(Kimi+文心一言组合)
企业服务:HR制度智能问答(向量检索+RAG)
2. 热门技术方向
多模态大模型应用开发
小语种垂直领域优化
具身智能系统集成
三、学习路径建议
```python
分阶段成长路线(参考阿里云PAI平台实战案例)
phases = {
1-2月": ["MNIST识别", "BERT文本分类复现"],
3-4月": ["7B参数模型调试", "CLUE榜单任务"],
5-6月": ["商业级RAG系统", "Agent自动化流程"]
```
四、就业与薪酬
岗位需求:全栈工程师(开发/运营/产品复合型)
薪资范围:
初级:18-25K(需掌握Prompt+基础部署)
资深:37K+(具备模型微调/架构设计能力)
企业偏好:有行业落地项目经验者优先
五、资源推荐
开源社区:参与OpenBMB/法国openLLM社区协作
学习平台:CSDN大模型实战专栏/Kaggle竞赛
认证体系:华为AI工程师认证/Apache开源贡献者
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