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转行 AI 工程师半年了，告诉你 AI engineer 到底在干嘛

十几年 Java 后端老兵转行 AI 工程师半年，真实工作到底是什么样的？答案可能跟你想的完全不同。 🔍 AI 工程师的分类：Applied AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer，一般说的 AI 工程师到底是哪种？ 🤖 我们组在做什么：金融科技公司内部 AI 聊天机器人，从问答、数据查询到直接帮用户执行操作的全功能 Agent 🛠️ 核心技术栈揭秘：Python + LangGraph、PostgreSQL pgvector 混合搜索、多 Agent 编排、自研 Skill 动态加载、三层缓存架构 ⚖️ 开发时间与评估调优时间各占一半——为什么 Evaluation 才是 AI 应用最难的部分？ 🔒 金融行业的 Guardrail 与合规：内部 Fine-tuned 模型专做安全防护，AI 治理技能需求增长 150% 🔄 数据飞轮闭环：Langfuse 做 Tracing、LLM 自动评估、人工标注、异常报警，持续迭代 💡 API Wrapper 争论终结：YC 合伙人说得好，说 AI 应用是 OpenAI wrapper，就像说 SaaS 是 MySQL wrapper 🚀 转型建议：不需要 ML 背景，传统工程师的系统设计和生产环境经验才是最大优势 如果你正在考虑转行 AI 工程师，或者好奇这个岗位每天到底在干什么，这期视频会给你最真实的答案。觉得有帮助的话，请点赞、订阅并打开小铃铛，评论区告诉我：你最想了解 AI 工程师的哪个方面？ AI工程师,AI工程师日常,转行AI工程师,软件工程师转AI,Applied AI Engineer,AI Agent开发,LangGraph教程,RAG检索增强生成,多Agent架构,AI工程师vs机器学习工程师,大模型应用开发,AI评估调优,Prompt工程,AI护栏,金融科技AI,Langfuse,AI职业发展,AI工程师做什么,传统工程师转型AI,pgvector向量搜索,AI应用落地,LLM应用开发,AI工程师技术栈,AI Agent架构,数据飞轮 #AI工程师# #程序员转型# #人工智能# #职场转型# #大模型应用# #科技职场# #后端开发#