AI开发工程师都在干什么?

25年刚开年DeepSeek横空出世,集团下发红头文件,全面拥抱AI,楼主毅然从一个JavaBoy通过内部考试转成了AI开发工程师,到目前为止算是整整一年了。今天来聊一下所谓AI开发工程师都在干什么?

首先我们内部有一个共识,现在看到的大部分的AI应用,在公司层面完全是探索阶段,就是说大部分的AI应用都是一个华丽的demo,根本没法保证用户的大量使用了。强如千问,该崩还是得崩。

所以我今年一半的工作内容都是在调研新技术,调研新交互模式,开各种会,这个时候你就会感慨为什么乔布斯、张小龙他们是产品而不是研发,很多时候我们精心设计,经过用户调研、项目立项、产品原型设计、技术调研、评审等等等环节,设计出来之后发现根本没人用。

另一半的工作就是尝试在各个场景做技术落地研发,其实AI工程师的本质也很简单,就是调试最优prompt,致于市面上所谓RAG、Re-Act、MCP、FunctionCall等等等这些技术完全都是因为模型能力不足衍生出的一些弥补手段,最终的目的就是优化prompt,让模型降低幻觉,回答更合理。

致于模型训练,对我们来说更鸡肋了,底层原理看不明白也没必要看明白,上层应用怎么做网上教程多的是,回答准确率完全依赖训练数据集的准确性。所以微调模型最大的瓶颈其实是在数据集准备上,不要对这些高大上的词汇抱有幻想,就是这么粗暴。

致于想要转到AI开发方向的牛油们,建议保持好对前沿技术的探索就可以了,做什么项目真不重要,就现在技术迭代的速度,网上吹嘘的一些落地项目用不了一两年全部会被更新换代掉。

虽然话说到位了,但是如果还是找不到有啥入手项目的话,可以看一下鄙人的DataCopilotX,入个门没问题。

#推荐一个值得做的AI项目#
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。你这不也就是rag吗,连benchmark也没有
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发布于 今天 20:26 北京

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02-07 12:06
已编辑
华侨大学 测试开发
最近看到很多 92 的,甚至是硕士,开始往测开赛道卷,说实话有点看不懂。先把话说清楚,大厂里的测开,绝大多数时间干的还是测试的活,只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线,真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜,基本都集中在核心提效组,而且人很少,外面进去的大概率轮不到你,我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了,以为测开也是开,和后端差不多,只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是,测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力,测开的核心是稳定性和覆盖率,前者是往上走,后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开,但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说,92 的高学历如果拿来做测开,大部分时间就是在做重复性很强的杂活,这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来,你和一个双非的,甚至本科的测开差距不会太大,但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题,是赛道问题。所谓测开简单高薪,本质上是把极少数核心测开的上限,当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开,本身就是开发水平,只是挂了个测开的名。普通人进去,99% 做的都是项目兜底型工作,而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做,但它绝对不是开发的平替,也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发,追求稳定,那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易,还能进大厂,那我劝你冷静一点,这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历,如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受,那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上,回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场,别被岗位名和话术带偏了,就算去个前端客户端也是随便占坑的,测开是一个坑位很少赛道,反而大面积学历下放,不用想也能知道会是什么结果,我想各位在JAVA那里已经看到了
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