有些position，你翻JD是翻不明白的。 AI Engineer就是其中一个。

这两年你可能已经隐约感觉到： AI Engineer不只是“听起来很新”的JD。 在全球市场，它的salary明显高于平均software engineer，而且相关的增长速度，已经连续2年跑赢传统Software/Data。 很多企业现在看人的逻辑也很直接—— 不是会不会写代码，而是能不能把AI真正接进产品。

但问题是： 你在JD里看到的，永远是一堆词👇 AI Integration、RAG、Agent、Prompt、LLM、Deployment…… 真正让人困惑的是： 👉这些能力在真实上班里，是怎么组合、怎么被用、怎么被interview的？

这也是为什么我会注意到这场online免费lecture。 它不是谈“AI有多火”， 而是请已经上岸的AI Engineer，把这条路是怎么走出来的，摊开来讲。

这次的嘉宾很实在： 年salary 20w+的AI Engineer 已进入麦考瑞等头部企业 从Data/Software成功转型的真实人物

他们会聊的不是概念，而是这些👇 为什么AI Engineer会在当下被企业单独定义 在企业里，它和Software/Data/ML的边界到底在哪 RAG、Agent、Prompt在工程体系中各自扮演什么角色 interview里真实被问到的问题&应对方式 多个offer出现时，背后的选择逻辑

这不是一场教你“快速转型”的lecture， 而是帮你判断： 2026年，AI Engineer这条路值不值得走，又该怎么走。

如果作为developer，你关心的是真实路径，而不是口号， 这场lecture建议真的可以听听。 感兴趣【AI】~