随着DeepSeek的爆火，AI大模型工程化开发需求旺盛。很多后端工程师对于如何转行到AI大模型工程化工程师有很多迷茫。我们先看一个招聘的JD:

从上面可以看到，要做大模型应用开发需要的条件:

1.要熟悉python语言。

2.熟悉pyTorch或TensorFlow深度学习开发框架。

3.熟悉transformer或bert框架。

4.熟悉训练、微调、模型压缩、部署流程。

5.熟悉RAG，prompt、AI Agent、RLHF。

6.使用dify、langchain、fastgpt开发平台，熟悉向量数据库、知识库。

7.分布式系统开发架构、高可用等。

通过上面的招聘岗位描述就知道转行AI应用开发工程师要学习的知识，先学习开发语言，然后学习深度机器学习开发框架，然后熟悉大模型开发平台，结合理论知识做训练、微调、压缩等，最终转化为一个高可用的AI应用。

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要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

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对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 2026行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

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面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

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