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先说几个扎心的数据： 澳洲Data Engineer平均年薪$135k，而做AI+Data Engineer方向的人均已飙到$157k，AI+DE复合背景，正好卡在最甜的薪资交叉点上。

为什么说DS/DA/IS转AI DE是降维打击？ 因为你们已经有了最难培养的东西：数据思维。 DA懂业务、会SQL、能做可视化； DS懂模型、会Python、理解数据流程； IS懂系统、会需求分析、有架构概念。

这些全是AI DE的底层能力！你们缺的只是：云平台实操、数据管道搭建、大数据处理、以及现在最火的AI工程化能力。

转AI DE不是从零开始，是把你80%的能力升级成更值钱的版本。

2025年DE的新要求：必须会AI 企业不再满足于"搬数据、管流程"，更需要能对接AI模型、具备全链路交付能力的工程师。现在的DE，JD里清一色写着：LLM集成、RAG架构、ML部署、向量数据库...会这些的DE，市场上太稀缺了。

说白了—— DA解决"数据怎么看" DE解决"数据怎么流" AI DE解决"数据怎么变智能、变生产力"

我们的DE bootcamp刚升级7.0版本，核心就是打通「数据→AI」全链路👇 🚀三大AI工程化模块（市面稀缺） Machine Learning工业级部署 不是Jupyter跑完就结束。而是Spark MLlib处理海量数据→AWS SageMaker云端训练→封装成API→交付一个能上线的ML Web App RAG架构从0到1 澳洲大企必问方向。完整走通：OpenAI Embedding向量化→Qdrant语义召回→LLM生成→Streamlit交互界面→Docker部署。做完手里就有一个AI问答系统 企业级AI+DE融合项目 云服务×数据管道×RAG×LLM，端到端构建生产级AI数据系统。带API、能部署、能答辩、直接放Portfolio

📐四阶段能力跃迁： L1 数据工程内核：SQL/Python/数据建模/ETL L2 云原生+大数据：AWS全栈/Spark/实时流处理 L3 AI工程化实战：ML部署/RAG/LLM应用开发 L4 求职闭环：简历重塑+模拟面试+企业内推

💎为什么选这个bootcamp？ → Atlassian、Google、Amazon背景导师授课 → 3个商业级项目直接进Portfolio → 技术栈精准对标$120k+ Data/ML Engineer岗位 → 进入强大内推池

DS/DA/IS的底子已经打好了，现在要做的就是把技能树往AI+DE方向点满。早一步转型，就是早一步够到$150k+的岗位和更稀缺的赛道红利💰

参考

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