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本文推荐一本关于 AI 工程的书籍《AI Engineering: Building Applications with Foundation Models》
谢飞机，你的基础不错，但AI和微服务高级内容还需加强。我们会尽快通知你。
本次面试设定在一家大型互联网公司，主攻方向为内容社区与UGC场景下的AI智能推荐系统。求职者谢飞机是一位自称水货的程序员，面对技术问题时表现出不同程度的掌握。
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。
本文概述文章目标、核心观点和实践价值。[摘要]从传统数仓和离线/实时计算转向大模型工程，很多人以为只要学几个 Prompt 框架就能无缝衔接。实际踩坑后发现，大模型应用 80% 的瓶颈不在算法，而在数据治理、检索管道设计和团队协作规范。本文不聊概念，直接拆解数据工程师在 RAG 架构中的真实工作流，重点讲清楚指标取舍、日志埋点策略和可维护性设计，附带一段生产级管道代码，给想拿面试证据的人一套可复用
这篇面向想从爬虫和自动化采集转向 AI 数据工程的开发者，但不会把“爬虫转大模型：代码实践里的关键取舍”写成概念清单。我会按实战导向的转型指南的思路，把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看，顺便讲几个容易忽略的取舍。这次我会从“从求职作品集角度切入，重点写可展示成果”展开，换一组场景和例子来讲。回到“爬虫转大模型：代码实践里的关键取舍”这个主题，最重要的不是把名词背全，而是知道它该放在什么场景里
本文概述文章目标、核心观点和实践价值。摘要：从数据采集工程师转型为大模型数据工程师，最大的误区不是学不会向量数据库，而是忽视了生产环境下的稳定性与合规性。本文基于一次真实的项目重构经历，重点复盘如何将传统的“爬取-清洗”流程转化为具备高可用性的 RAG 语料生产线。文章不谈空泛的理论，而是聚焦于线上故障排查中的风险控制、监控体系搭建以及回滚机制的设计。对于希望提升 AI 工程化能力的爬虫开发者来说
先把这篇文章的目标说清楚：看完之后，你应该能判断这件事值不值得做，以及从哪里动手。最近业务方提了个需求：把内部知识库问答接口接进现有的 CRM 系统。说实话，听到“知识库”三个字我头皮就麻了一下。之前的 Demo 阶段，我们用 LangChain 搭了个 RAG（检索增强生成）原型，准确率看着还行，回复速度也凑合。但当真的要把这个“玩具”塞进生产环境，面对并发、权限控制、敏感数据过滤以及漫长的用户
先把这篇文章的目标说清楚：看完之后，你应该能判断这件事值不值得做，以及从哪里动手。很多做传统后端开发的兄弟，最近都在焦虑：手里那点 CRUD 和微服务经验，在大模型面前是不是瞬间过时了？我也经历过这种阶段。年初接了几个外包，帮客户做内部知识库问答，当时觉得只要把 LangChain 或者 LlamaIndex 跑通，把 RAG 检索准确率提上去，就是大功告成。结果呢？代码在本地跑得飞起，一上生产环
先把这篇文章的目标说清楚：看完之后，你应该能判断这件事值不值得做，以及从哪里动手。摘要：很多前端同学觉得转做大模型应用就是调个 API，写好 Prompt 就行。但在实际项目复盘里我发现，Demo 跑得飞起，一上线就崩盘的核心原因往往不是模型不够聪明，而是缺乏生产环境必备的权限控制和可观测性。本文不谈虚的，直接从工程化视角拆解如何构建稳健的 AI 产品后端。前端转大模型，最大的陷阱就是“技术视角的
过去两年，AI Coding 的新词来得很密：Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering、Loop Engineering。
很多大数据工程师转大模型，第一反应是学LangChain、调Prompt、搭Agent。但我踩过坑之后发现，真正决定项目能不能上线的，不是模型能力，而是权限管理、调用日志和可观测性。这篇文章复盘我从大数据到AI工程化的真实转型路径，重点讲数据治理经验如何迁移、向量数据库怎么选型、RAG管道怎么设计，以及小团队如何避免过度设计。---回头看，我从大数据转大模型，最值钱的经验不是学了几门新工具，而是工
