我对 AI 工程师的要求 | 2026

为了帮团队里的小伙伴更好地发展成为AI工程师，整理了一份我认为必备的技能清单，分享给大家～
RAG系统搭建
✅ LlamaIndex 框架熟练使用
✅ 向量化模型选型（去HuggingFace MTEB榜单找）
✅ 文档切片策略设计
✅ 向量索引原理掌握（如HNSW算法
✅ 向量数据库实战（Milvus/Weaviate二选一）

多Agent编排能力
✅ LangGraph工作流设计
✅ SSE协议实现实时交互

大模型原理（必须懂！）
✅ Transformer架构深度理解
✅ 跟着 CS336 系统学习
✅ 手撸过 Karpathy的mini-GPT
✅ LoRA/QLoRA原理能讲清楚
✅ SFT、GRPO训练方法
✅ 量化技术原理

 模型微调实战
✅ PEFT库熟练使用
✅ llamafactory一键微调
✅ WandB实验追踪

 模型部署优化
✅ vLLM高性能推理

 效果评估体系
✅ 传统指标（BLEU/ROUGE）
✅ LLM-as-judge设计
✅ 人工评估流程搭建

 LLMOps工程化
✅ 模型版本管理
✅ A/B测试框架搭建
✅ 效果实时监控系统

我的建议：
不要贪多！基础不牢地动山摇～
 加分项：
• 有过从0到1搭建AI系统的经验
• 踩过坑并有解决方案沉淀
• 能用简单语言讲清楚复杂原理
你们觉得还有什么必备技能？评论区见！ #掌握什么AI技能，会为你的求职大大加分#