匠人学院 JR Academy学AI来匠人
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Events/Event Details
匠说vol.9 国内AI 应用开发工程师到底做什么?现场拆解真实岗位 JD

匠说vol.9 国内AI 应用开发工程师到底做什么?现场拆解真实岗位 JD

匠人
Organized by: 匠人学院
Event Time09月23日 (Wed) 19:00 - 21:00 北京时间
Event Location线上活动
Event TypeOnline Event

About This Event

国内 AI 应用开发工程师到底做什么?

现场拆解真实岗位 JD,从岗位职责、技术栈到项目与面试,一次看清企业真正需要什么。

“AI 应用开发工程师”,也被称为大模型应用工程师、LLM 应用工程师,正在成为国内程序员关注的新方向。

但打开招聘网站,你会发现:有的岗位要求调用大模型 API,有的强调 RAG、Agent、MCP,有的还要求私有化部署、模型评测、数据安全和成本优化。

看了很多 JD,仍然很难回答几个基本问题:

  • 这个岗位每天究竟在做什么?

  • 它和传统后端、算法工程师有什么区别?

  • 企业真正看重哪些技术和项目经验?

  • 已有开发经验的人,转型还需要补什么?

  • 什么样的 AI 项目才能写进简历、经得住面试追问?

本场直播将选取国内具有代表性的真实招聘 JD,从岗位职责、技术栈、项目经验和面试要求四个维度逐条拆解,帮你看清企业真正需要的 AI 应用开发能力。

不讲空泛趋势,不把算法研究和应用开发混为一谈,直接拆解国内真实招聘 JD 和项目要求:企业希望你解决什么问题,你需要具备什么能力,现有经验又该如何迁移。

🔍 直播将重点拆解

1|AI 应用开发工程师到底在做什么?
梳理一项 AI 功能从业务需求、模型接入、知识库构建到应用部署的完整工作链路。

2|真实岗位 JD 究竟在要求什么?
分析岗位职责、技术栈、工作年限和项目经验,找出不同公司的共同要求。

3|会调用大模型 API,为什么还不够?
讲清 Demo 与真正可交付的 AI 应用在评测、日志、安全、稳定性和成本方面的差距。

4|RAG、Agent、MCP、评测和部署,应该先学什么?
建立 AI 应用开发能力地图,避免跟着热门名词零散学习。

5|不同 IT 背景应该怎么转?
分析后端、前端、全栈、测试、数据和 DevOps 岗位中,可以复用的经验与需要补齐的能力。

6|什么项目能够写进简历并扛住面试追问?
结合项目案例,拆解面试官会从业务场景、技术选型、效果评估和上线部署等方面追问什么。

🎙️ 对谈嘉宾
Julie

思科(Cisco)|AI软件工程师、B站AI主题UP主

专注于 AI Agent、大模型微调、RAG 检索系统及 Prompt 设计等人工智能技术,曾参与思科智能排障 AI Agent 的开发与优化。具备丰富的 AI 应用落地、系统调试及技术实践经验,擅长用通俗易懂的方式讲解复杂技术,帮助学员掌握大模型应用与 AI Agent 开发。
Ding

腾讯|架构师

澳大利亚国立大学计算机专业毕业,现任腾讯架构师。曾成功获得得物、美团、字节跳动、阿里巴巴、腾讯及 AWS 等 6 家知名企业 Offer,具备丰富的大厂求职、面试及 DevOps 学习实践经验。

闫老师

成都风之蓝科技有限公司|创始人 AI 技术专家

主要关注 OPC 方向及人工智能相关技术,提供 AI 咨询与外包服务,具备人工智能项目研究与落地实践经验。

王老师

中移互联网|高级数据研发专家

专注数据研发与企业级数据应用,具备丰富的数据工程、系统建设及业务落地经验。


👥 这场直播适合谁?

  • 正在考虑转型 AI 应用开发的后端、前端或全栈工程师

  • 从事测试、数据或 DevOps,希望进入 AI 项目的人

  • 学习过 RAG、Agent,但不清楚距离真实岗位还有多远的人

  • 做过 AI Demo,希望把项目升级为求职作品的人

  • 计算机相关专业、正在规划 AI 就业方向的学生

  • 不想从头转算法,但希望进入 AI 赛道的技术从业者

🗓️ 活动信息

时间:2026 年 9 月 23 日(星期三)
北京时间:19:00-21:00
悉尼时间:21:00–23:00
形式:线上直播 💻
费用:免费 · 报名制 🎟️

🌟 关于「匠说」

「匠说」是由匠人学院(JR Academy)发起的科技与职业发展对谈栏目,聚焦 AI、教育与技术职业的未来。

我们相信,真正的匠人,不是被时代定义的人,而是主动学习、持续实践,并最终创造变化的人。

Speakers

D

Ding

架构师
company
G

Gang Wang

高级数据研发专家

Gang Wang 是一位资深数据科学家,现任 Origin Energy Senior Data Scientist,拥有超过10年的数据科学、机器学习和大数据分析经验。 Gang 在数据工程、机器学习、生成式AI(Generative AI)、金融建模和商业智能等方向均有深厚造诣,特别擅长 Databricks Lakehouse平台、Apache Spark、RAG应用与LLM链路构建,能够帮助学员快速对接行业前沿与实际落地应用。

J

junjie yan

成都风之蓝科技有限公司创始人 AI 技术专家

8years+ deep learning tool chain development exp.

J

Julie

软件工程师

思科 10 年一线技术专家 × B站 AI 干货创作者。既有 C/C++/Python 的硬核工程底子,又深耕大模型微调与 AI Agent 实战。能把企业级真实技术场景,讲成学得会、做得出的课。 🏢 思科(Cisco)|IP 电话全系列 10 年资深技术支持 · 对接全球客户 🎓 电子科技大学 全日制硕士|CCIE 安全 + 网络 双认证 🏆 思科内部顶级技术大赛 Site 第一名 ×3(RAG / AI Agent / 大模型方向) 🤖 AI 实战:Transformer · AI Agent · 大模型微调(Qwen / DeepSeek / LLaMA)· PyTorch 📺 B站 AI 干货 UP 主|自制 100+ 小时教学视频 辅导方向: 🧠 大模型实战:微调 · Chain-of-Thought · AI Agent 开发 💻 工程能力:C/C++/Python 代码 · BUG 排查 · GitHub Copilot / Cursor 提效 🌐 通信 / 网络:思科技术栈 · SIP 协议 · 网关测试(CCIE 体系) 🛠️ 企业级实战:复杂故障处置 · 全流程技术问题解决

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Event Discussion

匠说vol.9 国内AI 应用开发工程师到底做什么?现场拆解真实岗位 JD
Online Event讲座meetup

匠说vol.9 国内AI 应用开发工程师到底做什么?现场拆解真实岗位 JD

国内 AI 应用开发工程师到底做什么? 现场拆解真实岗位 JD,从岗位职责、技术栈到项目与面试,一次看清企业真正需要什么。 “AI 应用开发工程师”,也被称为大模型应用工程师、LLM 应用工程师,正在成为国内程序员关注的新方向。 但打开招聘…

23 Sep 2026 (Wed)19:00 - 21:00 北京 time
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国内 AI 应用开发工程师到底做什么?

现场拆解真实岗位 JD,从岗位职责、技术栈到项目与面试,一次看清企业真正需要什么。

“AI 应用开发工程师”,也被称为大模型应用工程师、LLM 应用工程师,正在成为国内程序员关注的新方向。

但打开招聘网站,你会发现:有的岗位要求调用大模型 API,有的强调 RAG、Agent、MCP,有的还要求私有化部署、模型评测、数据安全和成本优化。

看了很多 JD,仍然很难回答几个基本问题:

  • 这个岗位每天究竟在做什么?

  • 它和传统后端、算法工程师有什么区别?

  • 企业真正看重哪些技术和项目经验?

  • 已有开发经验的人,转型还需要补什么?

  • 什么样的 AI 项目才能写进简历、经得住面试追问?

本场直播将选取国内具有代表性的真实招聘 JD,从岗位职责、技术栈、项目经验和面试要求四个维度逐条拆解,帮你看清企业真正需要的 AI 应用开发能力。

不讲空泛趋势,不把算法研究和应用开发混为一谈,直接拆解国内真实招聘 JD 和项目要求:企业希望你解决什么问题,你需要具备什么能力,现有经验又该如何迁移。

🔍 直播将重点拆解

1|AI 应用开发工程师到底在做什么?
梳理一项 AI 功能从业务需求、模型接入、知识库构建到应用部署的完整工作链路。

2|真实岗位 JD 究竟在要求什么?
分析岗位职责、技术栈、工作年限和项目经验,找出不同公司的共同要求。

3|会调用大模型 API,为什么还不够?
讲清 Demo 与真正可交付的 AI 应用在评测、日志、安全、稳定性和成本方面的差距。

4|RAG、Agent、MCP、评测和部署,应该先学什么?
建立 AI 应用开发能力地图,避免跟着热门名词零散学习。

5|不同 IT 背景应该怎么转?
分析后端、前端、全栈、测试、数据和 DevOps 岗位中,可以复用的经验与需要补齐的能力。

6|什么项目能够写进简历并扛住面试追问?
结合项目案例,拆解面试官会从业务场景、技术选型、效果评估和上线部署等方面追问什么。

🎙️ 对谈嘉宾
Julie

思科(Cisco)|AI软件工程师、B站AI主题UP主

专注于 AI Agent、大模型微调、RAG 检索系统及 Prompt 设计等人工智能技术,曾参与思科智能排障 AI Agent 的开发与优化。具备丰富的 AI 应用落地、系统调试及技术实践经验,擅长用通俗易懂的方式讲解复杂技术,帮助学员掌握大模型应用与 AI Agent 开发。
Ding

腾讯|架构师

澳大利亚国立大学计算机专业毕业,现任腾讯架构师。曾成功获得得物、美团、字节跳动、阿里巴巴、腾讯及 AWS 等 6 家知名企业 Offer,具备丰富的大厂求职、面试及 DevOps 学习实践经验。

闫老师

成都风之蓝科技有限公司|创始人 AI 技术专家

主要关注 OPC 方向及人工智能相关技术,提供 AI 咨询与外包服务,具备人工智能项目研究与落地实践经验。

王老师

中移互联网|高级数据研发专家

专注数据研发与企业级数据应用,具备丰富的数据工程、系统建设及业务落地经验。


👥 这场直播适合谁?

  • 正在考虑转型 AI 应用开发的后端、前端或全栈工程师

  • 从事测试、数据或 DevOps,希望进入 AI 项目的人

  • 学习过 RAG、Agent,但不清楚距离真实岗位还有多远的人

  • 做过 AI Demo,希望把项目升级为求职作品的人

  • 计算机相关专业、正在规划 AI 就业方向的学生

  • 不想从头转算法,但希望进入 AI 赛道的技术从业者

🗓️ 活动信息

时间:2026 年 9 月 23 日(星期三)
北京时间:19:00-21:00
悉尼时间:21:00–23:00
形式:线上直播 💻
费用:免费 · 报名制 🎟️

🌟 关于「匠说」

「匠说」是由匠人学院(JR Academy)发起的科技与职业发展对谈栏目,聚焦 AI、教育与技术职业的未来。

我们相信,真正的匠人,不是被时代定义的人,而是主动学习、持续实践,并最终创造变化的人。

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🚀
转行与求职者
对照真实岗位要求补齐能力,拿到能写进简历的作品

活动嘉宾

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Ding

架构师
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Gang Wang

高级数据研发专家

Gang Wang 是一位资深数据科学家,现任 Origin Energy Senior Data Scientist,拥有超过10年的数据科学、机器学习和大数据分析经验。 Gang 在数据工程、机器学习、生成式AI(Generative AI)、金融建模和商业智能等方向均有深厚造诣,特别擅长 Databricks Lakehouse平台、Apache Spark、RAG应用与LLM链路构建,能够帮助学员快速对接行业前沿与实际落地应用。

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成都风之蓝科技有限公司创始人 AI 技术专家

8years+ deep learning tool chain development exp.

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思科 10 年一线技术专家 × B站 AI 干货创作者。既有 C/C++/Python 的硬核工程底子,又深耕大模型微调与 AI Agent 实战。能把企业级真实技术场景,讲成学得会、做得出的课。 🏢 思科(Cisco)|IP 电话全系列 10 年资深技术支持 · 对接全球客户 🎓 电子科技大学 全日制硕士|CCIE 安全 + 网络 双认证 🏆 思科内部顶级技术大赛 Site 第一名 ×3(RAG / AI Agent / 大模型方向) 🤖 AI 实战:Transformer · AI Agent · 大模型微调(Qwen / DeepSeek / LLaMA)· PyTorch 📺 B站 AI 干货 UP 主|自制 100+ 小时教学视频 辅导方向: 🧠 大模型实战:微调 · Chain-of-Thought · AI Agent 开发 💻 工程能力:C/C++/Python 代码 · BUG 排查 · GitHub Copilot / Cursor 提效 🌐 通信 / 网络:思科技术栈 · SIP 协议 · 网关测试(CCIE 体系) 🛠️ 企业级实战:复杂故障处置 · 全流程技术问题解决

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