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🇦🇺我发现澳洲DE涨薪蕞快的人都有这个共同点
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哈喽，我是Angela！ 蕞近发现一个有趣的现象： 同样是DE，有人做了3、4年还在$100k出头徘徊，有人3年就冲到$140k。
差距到底在哪？ 我跟身边做DE的朋友聊完之后，发现一个新风向！ 涨Salary快的DE，CV上都有"AI"相关的project经验。
不是说他们都去做ML Engineer了，而是他们的数据工程项目里，带着ML、带着RAG、带着LLM应用。
📊 说个现实： 现在不少DE相关的JD上，越来越多都会写"nice to have: ML experience"或者"experience with AI/LLM integration" 这个趋势在过去一年变得特别明显。
💡 为什么会这样？ 因为企业发现，光有数据管道不够了。他们要的是：数据进来 → 处理 → 能喂给AI用 → 产出业务价值 这个链路里，DE的角色正在往上游延伸。
所以现在蕞吃香的不是纯DE，是懂AI的DE，或者说能搭AI基础设施的DE。
我知道很多在职DE会想： "我现在公司业务没有AI project啊，怎么积累这个经验？" 这确实是蕞大的困境。 企业不给机会，自学又不知道从哪下手，想做side project又不知道怎么做成能写进CV的那种。
其实我们团队之前就注意到这个问题了。 现在匠人的数据工程全栈班已经升级到7.0版本，专门加了Machine Learning + RAG实战模块： ✅ SageMaker模型训练和部署 ✅ 向量数据库 + LLM搭建智能问答系统 ✅ 完整的AI+DE Project，做完可以直接写CV
说白了就是帮你补上"AI经验"这块短板，project做完能部署、能演示、interview能讲。 而且导师都是CBA、AWS这些大厂在职的Staff/Principal级别DE，不是讲概念，是真的带你做企业级project。 如果你现在卡在瓶颈期想突破，或者准备跳槽想冲高Salary，可以了解一下。
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