最近又收到一个好消息
——又一位同学上岸了！拿下AI Engineer！年薪20w+
和TA简单聊了几句，最大的感受是：这个结果不是运气，是一步一步拼出来的！
💡她说：“找到好方向，剩下的就是努力”
其实很多人起点都差不多，差别在于有没有一条清晰的路，以及愿不愿意踏踏实实走下去。
这位同学就属于想清楚之后就全力投入的类型——跟着AI Engineer 训练营的节奏系统学习，项目认真做，面试反复练。
没什么捷径，但是也没走弯路。
💗AI Engineer这个方向现在还是好时机
不是因为这个词听起来厉害，而是因为这个赛道现在真的很香。
先看需求——现在你打开Seek，直接搜AI Engineer有2700多个职位在招。
再看薪资——根据Robert Half 2025年的报告，AI/ML Engineer年薪中位数在$172,000，资深一点能到$197,000以上。哪怕是入门级，起薪也在$126,000-$148,000之间。换算成人民币，那可是近百万年薪的级别啊。
最关键的是，供需缺口还在——澳洲在AI人才储备上还落后于美国、英国这些国家。换句话说——身在澳洲的我们，现在抓紧入场，竞争还没那么卷，机会反而更多。
而且，门槛没你想的那么高
看看JD就知道，大部分岗位要的核心技能就这些：Python、LLM应用开发、云平台（AWS/Azure）等等。
为什么训练营出来的同学能拿到offer——学的就是市场真正需要的东西。
如果你也在考虑这个方向，现在开始准备，timing其实刚好！
我们的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。
👇04期的课程要学哪些？
点击下方链接详细了解
https://mp.weixin.qq.com/s/T1SLu2OA7Cq89zQto9QCSQ
2026/01/10 00:00 (Sydney)
