2026年AIEngineer的简历上没有这3个词，HR直接划走

最近帮几个朋友看简历，发现一个很有意思的现象：

同样是3年经验，有的人面试AI Engineer邀请接到手软，有的人投了几十封连HR都没回。差别在哪？

点开那些拿到面试的简历，清一色都有这几个关键词：LLM Integration、RAG Pipeline、AI Agent Development。

不是说传统技术栈不重要了，而是市场在给"会用AI"的人明码标价。

先说说这三个词到底是什么？

LLM（Large Language Model）就是ChatGPT、Claude这些大模型。但AI Engineer不是去训练这些模型——那是PhD干的事。AI Engineer做的是把这些模型接到实际业务里，让它真正能用。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）大模型最大的问题是什么？它不知道你公司的内部资料，也不知道最新的信息。RAG就是让大模型能"查资料"再回答，这几乎是现在企业AI项目的标配。

Agent让AI不只是聊天，而是能自己拆解任务、调用工具、完成复杂操作。比如你说"帮我订下周去悉尼的机票"，它能自己去查航班、比价格、完成预订。

为什么这三个技术突然这么香？

因为每个公司都想用AI，但99%的公司不需要自己训练模型。

他们需要的是——

有人能把现成的大模型接到他们的系统里，让客服能自动回复、让内部文档能智能搜索、让业务流程能自动化。

这个角色就是AI Engineer。

跟传统ML Engineer有什么区别？

传统ML Engineer的工作：收集数据 → 清洗数据 → 训练模型 → 调参优化 → 部署上线

AI Engineer的工作：选模型 → 写prompt → 建RAG → 搭Agent → 接进系统

一个重心在"造轮子"，一个重心在"用轮子"。

AI Engineer这个岗位火起来也就是这两年的事，市场上真正有实战经验的人并不多。这也是为什么现在入场还来得及！

📌 AI Enigeer 训练营 04期即将开班！

全球唯一面向华人developer的AI Engineer实战课

专门为希望突破薪资天花板

或者是想转型的开发者打造！

他们的技术栈通常包括四个方向：

Prompt Engineering（提示词工程）

学会如何与大模型对话，精准控制输出逻辑。

这不仅是写Prompt，更像是在训练AI“听懂你说话”。

RAG系统(Retrieval-Augmented Generation)

把企业知识库接入AI，让模型能“带资料地思考”。

这项技术已经成为全球AI应用的基础架构。

Agent框架(LangChain / LangGraph)

构建多智能体系统（Multi-Agent），让AI具备任务规划与协作能力。

部署与监控(LLMOps / MLOps)

把AI从测试环境上线到生产环境，确保性能、安全与成本可控。

👇那这个训练营到底会教什么？

在本课程中，您将学习如何根据最佳实践原型设计LLM应用，并基于生成式AI的四大核心模式：Prompt Engineering（提示工程）、Retrieval Augmented Generation (RAG)（检索增强生成）、大语言模型（LLM）和Embeddings，以及Agents进行开发。同时，您无需绑定于单一云计算供应商，课程将使用Python和核心版本控制工具LangChain，从零构建系统。LangChain 是构建生产级LLM应用的领先框架。

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