一个放弃国内6年经验的澳洲小白，他凭什么直接拿下AIEngineer？

在「匠说」第四期直播中，我们邀请到了多位近期上岸AI Engineer的朋友来和大家直播上做了分享。

其中一位朋友的分享让我非常印象深刻！

Ethan在国内做了6年Deep Learning Engineer。搞模型、调参、上线，这套流程他再熟悉不过。带着这份底气，他作为小白只身来到澳洲。

当他打开Seek搜"Deep Learning Engineer"的时候，这个title却在澳洲寥寥无几。反倒是"AI Engineer"随处可见，点进JD一看：要会模型，要懂后端，要能部署，有时候前端也得写。

他原本以为AI Engineer就是做大模型、搞chatbot，其实发现不然。

后来他成为了匠人学院AI Engineer训练营02期的学员，边学边找工作。跟着Jason老师系统学习后，进入到了一家能源公司成为了AI Engineer，他才真正理解AI Engineer这个角色。他说——

“AI Enginner更像是一个当我们遇到问题，我们要根据这个问题找到一整个AI 相关的solution的角色。这个solution可能包括了chatbot的技术，也可能包括了其他的一些技术”

Ethan说，“chatbot只是冰山一角。作为能源公司，公司有大量太阳能板要用图像识别做检测，客服还在手动处理PDF录入数据，这些场景需要的是传统ML、计算机视觉、文档处理，各种技术混着来。”

只拥有国内经验的澳洲小白Ethan，他成功拿下AI Engineer offer的信号，对于昨晚听直播的同学来说，其实是一种鼓舞。

对于在澳洲已经有本地全栈、后端经验的developer来说，你们不用像他一样从零克服语言关、文化差异、澳洲职场信息差这些门槛。

你们要做的，只是补上AI Engineer这块能力拼图。

匠人学院即将开启04期 AI Engineer 训练营

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。