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如果你在澳洲做IT，应该能明显感觉到一个趋势： 上升传统Developer的salary天花板越来越低，而AI Engineer的上限正在被不断拉高。
很多开发者卡在90k～120k的区间多年； 但AI Engineer的salary，却已经普遍往160k～200k+🔪走。 一些做AI Agent、RAG系统的JD，甚至能轻松超过200k的年salary💰。
为什么差距会突然拉得这么大？ 🚀01.澳洲企业现在最缺的，不是程序员，而是“能落地AI的工程师”
越来越多企业开始布局AI：customer service、运营、内部知识库、自动化流程、数据分析…… 但大部分企业都缺一个关键角色： 👉懂工程+会AI的人。 这就是AI Engineer的核心价值。
不是研究模型，不是调prompt，而是： ✔️让AI能从内部material里找答案（RAG） ✔️让AI能查file、写代码、跑task（MCP） ✔️让AI能拆分task、自主执行（Agent） ✔️让AI应用真正跑在生产环境（部署+云+GPU） 这些不是“高深AI理论”，而是实实在在的工程能力——也正是developer本来就擅长的。
🤖02.Developer转AI Engineer，为什么这么“合适”？ 很多人以为AI Engineer跟传统开发完全不一样，其实错了。 真正的AI工程80%是工程思维，只有20%是AI技术本身。
Developer原本就有这里面的部分能力： ✔️Python/API ✔️架构能力 ✔️CLI、Git、Docker ✔️Cloud Service（AWS/Azure） ✔️Debug、部署、性能优化 这些正是AI工程落地最重要的基础。
也就是说，Developer转AI Engineer的成本远比想象中低，甚至是一条非常“顺滑”的职业轨道。 别人要补两年基础，而你可能只需要2–3个月的技能升级。
📈03.为什么AI Engineer更容易突破200k🔪？ 因为AI带来的效益远大于 “写代码”。
一个AI Engineer能为企业带来： ⚠️降本：自动化流程、提高效率 ⚠️增效：Customer service automatic reply、内部知识库自助查询 ⚠️创新：Voice Assistant、Agent流程编排、AI产品MVP ⚠️竞争力：企业级RAG系统、AI Copilot 能直接给企业带来业务价值的人，自然salary更高。
于是你会看到： Developer：90k–130k AI Engineer：150k–200k+ 而且JD增长速度快了不止一倍。
📚04.想转AI Engineer？可以从这几块开始 我最近整理了AI Engineer lesson的大纲、lecture、certificate，感兴趣可以【AI】：
🔥RAG（检索增强生成） 让AI从企业material中找答案，是最常见的企业应用场景。
🔥Embeddings & Llama 3.1微调 让模型真的“懂行业”，而不是瞎回答。
🔥MCP（Model Context Protocol） 让AI会跑代码、查material、执行操作——这是下一代Agent的底层能力。
🔥Deep Agent 多步骤task规划 未来最被看重的AI能力。
🔥云端/本地GPU部署 让AI应用跑在生产环境，而不是停在Demo。
🔥LLM Ops监控+Guardrails安全 企业真正愿意为这类能力付钱。
这些技能和Developer的基础能完全衔接， 也是最容易在短期内看到成果的方向。
如果你是澳洲Developer， 想冲破150k🔪， 想提升一个职级—— AI Engineer真的值得看看。
