AI 应用开发工程师

✅[适合人群]

📅1对1指导周期

🙋[AI人才助力]

📜[指导收费]

✅1、独立搭一套可用的 RAG 问答系统（切分、召回、重排、引用出处）
✅2、把模型接进现有业务系统：鉴权、限流、超时、降级、灰度
✅3、写提示词并把它当代码管理（版本、回归、A/B）
✅4、设计工具调用（function calling）与参数 schema，含失败重试
✅5、做流式输出与前端联调（打字机效果、中断、续写）
✅6、给 AI 功能定指标：一次通过率、人工改写率、单次成本
✅7、把不确定输出变成可自动断言的对象，写得起回归测试
✅8、做成本控制：分级模型、缓存、上下文裁剪、配额与降级
✅9、给项目接微信/抖音/支付宝登录与支付
✅10、项目生产部署：服务器原生部署、Docker 部署

1、Codex

2、Claude

3、PostgreSQL

4、pgvector

1、以「能上线、能算账」为标准：每节课都落到一个可运行的功能，不是只讲原理

2、覆盖 RAG / 工具调用 / 流式 / 成本控制四条主线，都是招聘 JD 上的高频词

3、技术咨询方案里用的都是企业里真在用的技术栈（PostgreSQL + pgvector、Redis、Docker、K8S）

4、配套「AI 项目经历怎么写」：把技术咨询方案项目直接整理成面试能讲的三段式