为什么现在是转型 AI Engineer 的最佳时机?
随着人工智能技术的广泛应用和行业需求的爆发式增长，AI 工程师（AI Engineer） 已成为全球科技行业薪资最高的职业之一。特别是在澳大利亚，AI 相关岗位的薪资水平显著高于传统软件工程师，并且随着 人才短缺 和 企业对 AI 技术的迫切需求，薪资仍在持续上涨。
根据 SalaryExpert 发布的 2025 年澳洲 AI Engineer 实时薪资数据显示：
- AI Engineer 平均年薪：约 152,795澳元
- 入门级 AI Engineer：约 107,000 澳元+
- 有经验的AI Engineer则可达 19w澳币以上
- 机器学习/人工智能软件工程师（ML/AI Software Engineer） 的中位数薪资达 154,985 澳元，高于一般的软件工程师。
此外，从数据来看，AI 相关职业薪资分布如下：
可以看到，AI 工程师的薪资远高于普通软件开发岗位，尤其是 ML/AI 软件工程师，随着经验的积累，薪资增长潜力巨大。
AI 正在渗透到各个行业，包括 医疗、金融、零售、政府服务，甚至是 法律、教育 等传统行业，带动了对 AI 工程师的需求。如Optus、Service NSW 等澳洲企业已在客户服务、智能助手等领域广泛应用 AI 技术，推动市场对 AI 人才的需求增长。这正是对于Fullstack Developer来说最好的“弯道超车”的机会。
AI Engineer 需求爆发式增长，是实现“弯道超车”的好机会
随着AI技术的快速发展，全球范围内对 AI 工程师（AI Engineer） 的需求正在迅猛增长。根据 澳大利亚技术委员会（Technology Council of Australia, TCA） 的预测，到 2030年，澳洲AI相关岗位将增长至20万，实现 500% 的增长。
这一趋势不仅带来了 技术岗位（如AI工程师、数据科学家、机器学习专家） 的扩张，还涉及 商业、政策、销售、管理等多个非技术岗位，形成了一个广泛的 AI 生态系统。掌握 AI 开发，能够适配更多企业需求。企业对 AI 的需求不仅限于 AI 研究，而是更需要 将 AI 技术集成到 Web 和应用开发中。
🔥 AI Engineer 正处于“岗位红利 + 薪资泡沫”的双重窗口期
2025年起，AI工程岗位在全球范围迎来爆发式增长。据最新发布的 LinkedIn Australia 和 Indeed 数据：
- AI Engineer 是近一年职位增长最快的工程岗位之一，同比增长 430%；
这背后有两个关键趋势：
- AI 工程技能仍属稀缺资源：很多企业虽布局AI，但苦于缺乏具备“落地能力”的人才；
- 薪资泡沫期：当前招聘市场“追AI而上”，职位需求超过了人才供应，导致薪资水平被快速拉高 —— 谁先具备能力，谁就能吃到红利。
🔥 如何成为AI Engineer
AI Engineer到底是做什么的？
如果你问：“AI Engineer 和 Data Scientist 有什么区别？”那最简单的回答是：Data Scientist 让AI变聪明，AI Engineer是让你能自己做出一个 AI 工具，让AI 会更多本领，能做更多的事情。
AI Engineer 是把模型、算法和真实世界连接起来的人。用一个更生活化的比喻来解释，使用AI工具的用户像是在用扫地机器人打扫屋子。而AI Engineer 是能亲手造一个扫地机器人的人。并且还能教它变得更智能，教他什么地方先扫、哪些地方不能扫、地上有水要自动绕开、电量低要自己回去充电、明天几点要开始扫等等。
AI Engineer他们不仅懂模型，还会把模型“装进系统里”，让AI真的能被企业用起来。
一个AI Engineer的日常工作，可能包括：
- 把企业内部文档、数据库接入AI模型，做成智能问答系统；
- 让客服机器人真正理解用户意图，而不是机械地复读；
- 优化模型的响应速度，让生成结果更贴近业务需求；
- 部署AI应用，让它稳定、安全地在云端或本地运行。
用一句话概括：他们让AI从研究变成生产力,让AI学会做任务。
AI Engineer的核心技能图谱
很多人以为AI Engineer必须会深度学习算法、会写模型。其实不完全是。比起“造模型”，AI Engineer更像是“整合模型、让AI协作工作”的专家。
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。
课程介绍
Build RAG & AI Agents w/ LangChain · Integrate MCP (Model Context Protocol) for Dynamic Context Injection · Fine‑Tune Embeddings & Llama 3.1 · Deploy to Prod on Cloud & On‑Prem · Monitor & Evaluate w/ LLM Ops
使用 LangChain 构建 Retrieval‑Augmented Generation (RAG) 系统和 AI Agents，并整合 MCP (Model Context Protocol)，让模型在推理过程中动态接收多模态上下文，提供更精准、可追溯的结果。通过 fine‑tune Embeddings 与 Llama 3.1 打造专属模型，在云端与本地完成生产级部署，并借助 LLM Ops 对性能、成本与安全进行全链路监控与评估。您将学习如何从OpenAI GPT模型快速原型设计应用，进而使用最新的开源LLM和嵌入模型构建具备可扩展性的生产级应用。
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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。
课程面向
不限制仅仅澳洲，全球，以及中国地区可以报名，欢迎来自各个国家的学员
学员需要具备以下基础知识：
- 编程能力，尤其是Python
- 基础云服务能力，如AWS、Azure
- 熟练使用Git
- 熟悉API开发
- 会使用命令行工具
- 基本的英语能力
课程亮点
- RAG + MCP 双核心架构：借助 LangChain 和 Model Context Protocol 动态注入外部知识，回答精准且可追溯
- AI Agents 自动化任务编排：利用 LangChain AgentExecutor 与 LangGraph，实现多 Agent 协作与工具调用，自动拆解并完成复杂任务
- Industry‑level Fine‑Tuning：通过 LoRA / QLoRA 对 Llama 3.1 及自定义 Embeddings 进行轻量微调，显著提升领域召回率与生成质量
- Cloud & On‑Prem Production Deploy：AWS / GCP / Azure + 本地 GPU Server，一键 K8s 部署；Terraform IaC 支持混合云扩缩容
- LLM Ops Observability & Guardrails：全链路指标监控、Prompt Injection 防护与在线 A/B Evaluation，保障性能、安全与成本
课程大纲2.0升级
课程内容升级
课程大纲2.0新增加MCP模块（Model Context Protocol），紧紧贴合AI技术开发需求。简单来说，MCP可以理解成一种“智能助手的指挥系统”。想象你有一个 AI 助手，它可以帮你做很多不同的任务，比如查天气、翻译、生成代码等。但有时候，助手需要多个步骤才能完成任务，比如先查航班信息，再帮你订票，而 MCP 就是用来协调这些步骤的。
在课程中加入 MCP，有哪些提升？
- 提升 AI 任务处理能力：MCP 让 AI 可以更高效地处理复杂任务，比如同时调用多个工具，或者分步骤完成任务，而不是一次只能做一件事。
- 更智能的交互体验：MCP 让 AI 更像一个真正的“智能助理”，可以根据上下文决定接下来的操作，而不是简单地回答问题。
- 掌握前沿技术：MCP 目前被 OpenAI、Anthropic 等大公司支持，掌握它意味着你可以更好地构建基于 LLM 的智能系统，提高竞争力。
- 高效开发与优化：学会 MCP Server 的构建和使用，可以让你更快速地集成不同的 AI 工具，让你的应用更强大。
简单来说，MCP 让 AI 不只是“回答问题的机器人”，而是一个能主动规划和执行任务的智能体，这对于想深入了解 AI 应用开发的人来说是一个很重要的能力。
新增Dispatch AI 实操项目
为了增加学员的AI项目经验，在课程内容结束之后，学员们可以选择是否进入Dispatch AI项目组实操。
我们全新加入了 Dispatch.AI 智能语音助手项目，这是一个为服务类专业人士（如租赁经理、水管工、承包商及小企业主）量身打造的虚拟电话助手。
项目背景：
在日常工作中，服务类从业者需要频繁接听电话、安排任务和管理客户沟通，而 Dispatch.AI 正是为了解决这些痛点而生。它结合了 语音识别（ASR）+ 自然语言理解（NLU）+ 智能任务调度，帮助用户自动接听、记录、并处理来电请求。
Dispatch AI 是什么？
- 一款“智能语音接待助手”系统。
- 帮助小企业 24 小时接电话、记录客户需求、自动预订服务。
- 相当于请了一个全天候、永不请假的 AI 前台接待员
Dispatch AI 具有什么功能？
✅ 全天候接听来电
✅ 听得懂客户说什么
✅ 回答问题、记录需求、直接下单预约
✅ 自动通知老板和员工
这个项目不仅是你 AI 工程能力的全面练兵场，更是一个具备商业化潜力的产品雏形，适合展示在 Portfolio、Demo Day 或面试作品集中。
如果你希望深入理解 如何打造能听、能理解、能行动的 AI Agent！
通过Dispatch AI项目，可以收获什么？
- 8 周AI Tutor带项目实战，边做边提升技能
- 真实企业需求场景：AI接待系统，行业落地性强
- 涵盖 AI 技术和全栈开发实操，能讲得出技术原理，也能做出结果
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AI Engineer就业多方向选择
使用业界领先的技术
包括MCP、LangChain、Hugging Face、OpenAI、Meta、Qdrant、AWS和Azure，帮助学员掌握最前沿的AI开发技术，从理论到实践全面提升
部分课程大纲
课程亮点
掌握前沿技术：
- 学习使用业界领先的框架 LangChain 构建 检索增强生成（RAG） 系统和 Agents。
- 微调最新的Embeddings 和 Llama 3.1，提升模型性能，满足真实世界的复杂需求。
多平台部署：
- 了解如何将模型无缝部署到云端（如 AWS、Azure）和本地环境，确保灵活性和扩展性，适应不同企业需求。
端到端 AI 解决方案：
- 不仅仅是编写代码，您将深入掌握如何从零构建 AI 系统，并使用 LLM Ops 实时监控和评估模型的表现，优化性能。
面向实战的项目体验：
- 每周参与动手项目，设计并实现复杂的 LLM 应用，从快速原型到生产级应用。所有项目均在导师和同伴的实时反馈中完成，确保学习效果最大化。
四大生成式 AI 核心模式：
- 学习基于 Prompt Engineering（提示工程）、Retrieval Augmented Generation（RAG）、大语言模型（LLM） Fine-tuning 及 Agents 的开发模式，成为掌握生成式 AI 原理的专家。
前沿工具与技术的实践：
- 使用 LangSmith 提供的可视化和监控工具，为您的 AI 应用提供完整的监控解决方案，确保每个环节的准确性和可控性。
- 学习如何通过 DSPy 优化提示，通过先进的检索和分块技术提升 RAG 系统的性能，并使用 AWQ 和 vLLM 优化推理和服务。
为什么要学习AI Engineer
Retrieval Augmented Generation (RAG)
学习构建RAG应用，并将LLM输出与参考数据相结合，构建企业级应用。
Agents
学习构建复杂的LLM应用，具备推理、行动能力，并能与外部工具协同工作。
Prompt Engineering
掌握如何通过提示工程快速开发原型、RAG应用和智能体。
Embedding Fine-Tuning
学习如何将开源的Embedding模型微调至特定领域的语言或数据中。
LLM Fine-Tuning
高效训练LLM模型，执行特定任务，并使用PEFT-LoRA等技术进行优化。
Visibility
掌握如何调试、测试和监控通过任何领先LLM框架构建的应用。
项目经验
在学习过程中完成的项目将帮助提升简历竞争力，适应实际工作需求。
资深一线大厂导师，助力你的职业提升
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证书获取
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
RAG Architecture
通过RAG模型结合LLM与Vector Database，帮助学员掌握从数据提取到智能问答的全流程AI开发技能。
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Simple RAG
本课程将教会学员如何通过RAG模型，将Structured Data和Unstructured Data进行Chunks处理，利用Vector DB存储Embeddings，并结合LLM生成智能化的回答。
An Enterprise RAG System
使用Enterprise RAG架构，通过User Input、Encoder、Retrieval、Generator等模块，并结合Observability与Storage机制，实现企业级智能信息检索与响应生成。
为什么选择我们的 AI Engineer Bootcamp？
全球唯一专为 AI Engineer 岗位量身打造的训练营
精准对标企业招聘 JD，打造具备落地能力的 AI 工程人才
AI Engineer 岗位需求激增，但市面上大部分课程仍停留在模型介绍或基础 API 使用阶段，难以真正满足企业对“工程能力”的招聘需求。
匠人学院的 AI Engineer 训练营课程，区别于通用型 AI 学习路径，专为 AI 工程岗位设计，课程设计逻辑从真实 JD 出发，反推学习路径和实战模块：
招聘需求（JD） → 拆解技能点 → 设计教学模块 → 项目实践 → 求职准备
课程覆盖的每个技术模块，在真实的 JD 中都有明确对应的技术要求。
学习阶段 - Learning Roadmap
针对匠人学院，学员从0基础到AI Engineer
Stage 1: Web入门班
适合对象: 大学新生或零基础学习者
课程目标: 帮助学员快速掌握Web开发的基础知识，覆盖HTML、CSS、JavaScript等核心技术。通过简单的项目实战，使学员具备基本的前端开发能力，为后续的进阶学习打下坚实基础。
Stage 2: Web进阶班
适合对象: 大学毕业生或具备基本Web开发经验的学习者
课程目标: 强化学员的前端开发能力，并引入后端开发基础。课程内容包括React、Node.js、数据库等实用技术。通过项目开发，学员将进一步巩固Web开发全栈技能，能够独立完成简单的Web应用开发。
Stage 3: Web全栈班
适合对象: 准备进入职场的学员
课程目标: 帮助学员达到Job-ready的水平，具备应对真实工作环境的能力。课程涵盖全栈开发的各个方面，从前端、后端到数据库、部署，旨在让学员能够快速胜任初级Web开发者的岗位，并通过就业辅导，找到第一份工作。
Stage 4: DevOps基础/Cloud基础
适合对象: 已具备全栈开发技能，准备进一步提升的中级学员
课程目标: 专注于DevOps及云计算技术，帮助学员掌握CI/CD、容器化技术（如Docker）、云服务（如AWS、Azure）等行业前沿的开发和部署能力。通过真实项目的实战，学员能够在复杂的技术环境中提升工作效率，并具备架构及部署的能力。
Stage 5: AI Engineer
适合对象: 已具备中级开发能力，想要转向AI方向的学员
课程目标: 旨在培养具备AI工程能力的技术人才，内容包括机器学习、深度学习、NLP等AI核心技术。通过AI项目实战，学员将具备数据处理、模型构建和部署的能力，能够胜任AI工程师的工作岗位。
核心技术应用场景
RAG 系统（Retrieval Augmented Generation）
- 应用场景：RAG系统可以帮助企业从海量内部数据中快速检索所需信息，并通过生成式AI生成精准的回答。
- 具体案例：
- 企业知识库：企业常常拥有庞大的文档和数据库，RAG系统可以让员工通过自然语言查询相关信息，自动生成解释或报告，极大提高工作效率。
- 客户支持：在客服系统中，RAG系统能够基于客户的提问快速检索常见问题文档，并生成个性化回复，提升客户服务的智能化水平。
Fine-Tune Embeddings 和 Llama 3.1
- 应用场景：通过Fine-tuning Embeddings，企业可以让AI系统在理解和生成自然语言时更加精准，适应具体的业务需求。
- 具体案例：
- 定制化聊天机器人：企业可以通过Fine-tuning Embeddings来训练AI系统，使其对特定领域的术语和语言更加敏感，从而提升聊天机器人的回答质量。
- 法律文档处理：在法律领域，通过Fine-tuning Llama 3.1，可以让AI系统更好地理解和分析复杂的法律术语和文档，帮助企业自动化处理法律事务。
云端与本地生产部署
- 应用场景：根据企业的需求，AI系统可以灵活部署在云端或本地，以保证数据安全和系统的可扩展性。
- 具体案例：
- SaaS企业的AI服务：在云端部署AI系统，帮助SaaS企业向客户提供灵活、可扩展的AI服务，同时降低IT基础设施成本。
- 医疗行业的数据隐私保护：本地部署可以确保敏感数据的安全性，特别是在需要遵守严格隐私法规的行业（如医疗、金融）中，AI系统可以安全运行在企业的本地服务器上。
Agents（智能体）
- 应用场景：智能体能够自主完成多步骤任务，适用于自动化操作、业务流程管理等复杂场景。
- 具体案例：
- 电商平台的自动化客服：Agents可以模拟客服人员的操作，回答顾客的咨询，处理订单、库存查询等一系列任务，减少人工干预。
- 金融行业的合规审查：Agents可以自动完成合规文档的审核与分类，执行多步骤的任务流程，确保审查的高效与准确。
LLM Ops 监控与评估
- 应用场景：通过LLM Ops，企业可以对AI系统的运行状况进行实时监控，确保其在生产环境中保持高性能并能及时调整优化。
- 具体案例：
- 电商推荐系统：实时监控AI推荐引擎的性能，跟踪用户行为和模型输出，以便优化推荐效果，确保系统的稳定和响应速度。
- 数据分析平台：在大型企业的数据分析平台中，使用LLM Ops来监控AI模型的精度和表现，及时发现问题并进行调整，保证分析结果的可靠性。
