AI岗位需要掌握的技术栈

#从事AI岗需要掌握哪些技术栈?#
1. 编程语言与工程基础(基石)
Python(绝对核心)、Web框架、数据结构与算法、SQL与数据处理

2. 大模型核心技术栈(当前最热门)
RAG(检索增强生成):
原理:理解如何通过外挂知识库解决模型幻觉和知识滞后问题。
工具:熟练掌握 LangChain、LlamaIndex 等编排框架。

Agent(智能体)开发:
理解Agent的架构(感知、记忆、规划、工具使用)。
掌握 LangGraph 等工具,能够设计有状态、多步骤的复杂任务流(如自动规划旅行、自动化办公流)。

Prompt Engineering(提示词工程):
这不仅是“聊天”,而是结构化设计。需要掌握思维链(CoT)、少样本学习(Few-Shot)等技巧,能够编写稳定输出高质量结果的Prompt。

模型微调(Fine-tuning):
虽然不要求每个人都从头训练,但需要掌握 PEFT(参数高效微调)技术,特别是 LoRA、QLoRA,以及人类反馈强化学习(RLHF)的基本原理和操作。
全部评论
这要掌握的真的多啊
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发布于 03-24 22:05 北京
能不能出个Java的ai岗位要学会什么
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发布于 03-24 19:10 四川

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03-23 20:09
已编辑
百度_高级研发工程师
刚面完一把大厂的 AI 核心业务线,遇到个懂行的总监,一直在大模型微调这块给我挖坑,估计想看我是不是那种只会调第三方 API 的“外包型开发”。顺手把面试过程复盘一下,供后端转 AI 方向的兄弟们参考。一、 避坑:千万别在简历上乱吹“全量微调”很多后端兄弟为了简历好看,上来就写自己主导了全量微调(Full Parameter Fine-tuning)。这在懂行的人听来挺扯的,全量微调极其烧钱,动辄几百张 A100 显卡,普通业务线哪来这个算力和预算去给你折腾。面试时我直接兜了底:结合咱们真实的业务场景,我只参与了指令微调(SFT)和参数优化。其实大厂现在勒紧裤腰带,最看重的就是“花小钱办大事”,精准踩中降本增效和 ROI 才是正解。二、 被追问的深水区:怎么防“灾难性遗忘”后来聊到把公司的私有业务数据喂给开源大模型时,总监顺理成章地问到了“灾难性遗忘”——模型学了公司的业务黑话,结果连基础的逻辑推理都不会了。应对这个,我切入了用正则化(Regularization)做权重约束的方案。作为 Java 开发,能把这俩概念用大白话解释清楚,面试官基本就认可你的算法底子了:L1 正则化 (Lasso): 核心在于惩罚项 \lambda \sum |w|。它的特性是会产生稀疏矩阵,能把大模型里很多不重要的特征权重直接清零。我结合了他们公司的端侧场景聊:在智能硬件上部署模型,内存和算力死贵。利用 L1 的稀疏性可以大幅压缩模型体积,在不怎么掉精度的情况下,保住端侧的推理速度。L2 正则化 (Ridge): 核心是 \lambda \sum w^2。它不会把权重变 0,而是让其变得平滑。大模型的底座参数是跑了万亿 Token 炼出来的完美状态,加新知识时,L2 就像个限流器,防止底座权重发生剧烈漂移。这样既吸收了业务知识,又不会过度拟合。三、 找准后端的生态位:不抢算法的活最后面试官试探性地问:“既然算法原理这么熟,那这微调的训练代码是你用 Python 写的吗?”这绝对是个坑。做后端的一定要守住自己的边界,不能瞎揽活,我当时直接拉回 Java 主场:“炼丹跑 PyTorch 脚本主要是算法团队在搞。作为后端,我在微调链路里的核心价值是做‘数据工程化’。大家都知道 Garbage in, Garbage out,微调的上限全看数据质量。我主要用 Java 跑高并发的 ETL 任务,从 MySQL/ES 里把真实的业务日志抽出来,洗掉敏感词和废话,组装成严格的 {"instruction": "...", "input": "...", "output": "..."} 格式。没有后端的这条数据流水线,算法团队连干净的‘饲料’都拿不到。”总结:后端面 AI 岗位,最吃香的画像其实是:懂点算法底层逻辑(知道显存怎么省、遗忘率怎么控),但核心精力全扎在工程落地(清洗海量数据、保障系统并发)上的务实派。希望对大家有帮助。
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