大多数人认为，要从事人工智能领域的工作，你必须拥有计算机科学学位。
这就是他们迟迟不开始的原因。
他们等着读完大学。
或者拿到新的证书。
又或者说服自己这个领域不适合他们。
但事实完全相反。
如今，有成千上万的 AI 工程师在初创公司和全球企业工作，而他们被录用的原因并非学位。
而是他们构建的项目。
他们的 GitHub 账号。
他们能够开发出来的产品。
以及他们用 AI 成功解决的真实世界问题。
🔖 现在就把这篇文章收藏起来。
因为在你的学习过程中，你会不止一次地回顾它，而且你会发现，其中的每一个阶段都是建立在前一个阶段之上的。
在这篇文章中，我不会给你列出一长串课程。
我也不会要求你花四年时间上大学。
相反，我会与你分享一份实用的路线图，解释你应该学什么、可以忽略什么，以及如何构建一个强大的作品集，让你即使没有计算机科学学位，也有资格申请 AI 工程师 职位。
如果你能坚持遵循这条路线图，专注于应用和构建项目，而不是收集证书，那么你离获得该领域的第一份工作，会比想象中要近得多。
到底什么是 AI 工程师？
在你开始学习任何编程语言或框架之前，你必须了解你正在寻找的工作。
因为很多人会混淆 AI 研究员 和 AI 工程师，尽管两者的工作路径完全不同。
AI 研究员是发明新模型、开发算法、进行研究，并从零开始训练模型的人。
而 AI 工程师，则是使用现有模型，然后构建人们日常使用的应用程序和产品的人。
可以这样理解。
当你使用一个智能客服助手时。
或者一个能理解你公司文件的搜索引擎时。
或者一个自动执行多项任务的 Agent 时。
或者一个依赖 Claude 或 GPT 来完成工作的应用程序时。
构建这些系统的人通常就是一名 AI 工程师。
这就是为什么近年来对该专业的需求大幅增长。
公司并不总是在寻找能够训练新模型的人。
相反，他们寻找的是知道如何将现有模型转化为解决实际问题的产品的人。
这是个好消息。
因为成为 AI 工程师 的道路，并不是从学习复杂方程或从零开始训练模型开始的。
而是从理解编程、知道如何在真实应用程序中使用 AI 模型，然后构建项目来证明你能将想法转化为实际可用的产品开始的。
因此，如果你的目标是获得该领域的工作，你不需要成为 AI 科学家……
你需要成为一名 能够构建的工程师。
成功人士很早就发现的真相
如果你问大多数人：
是什么让一家公司雇佣 AI 工程师？
你会听到这样的答案：
大学学位。
硕士学位。
博士学位。
或者多年的学习。
但当你看看今天招聘 AI 工程师 的公司时，你会发现，第一个问题往往不是：
你在哪里学习？
而是：
你构建了什么？
你有实际项目吗？
你的 GitHub 账户上有你的作品吗？
你能发送一个你构建的应用程序的链接吗？
你有一个能证明你能将想法转化为实际可用的产品的作品集吗？
这就是为什么一些自学成才的开发者能在拥有强大学术背景的人之前获得工作。
不是因为学位没有价值。
而是因为公司需要能够构建的人，而不仅仅是研究理论的人。
想象一下，招聘经理面前有两个人。
第一个人拥有计算机科学学位，但没有发布过任何实际项目。
第二个人没有学位，但构建了一个智能助手、一个 RAG 系统和一个多任务 Agent，所有这些都在 GitHub 上，任何人都可以尝试。
在许多情况下，项目所有者会是更强的候选人。
因此，如果你想进入这个领域，不要把你的首要目标定为收集证书。
把你的目标定为不断构建新的东西。
因为你发布的每一个项目都会让你离第一份工作更近一步，而你观看的每一门课程，如果没有应用，只是增加了信息……却没有增加你技能的证明。
这就是为什么路线图的第一阶段将是学习构建一切的基础技能……
编程。
第一阶段：用正确的方式学习编程
如果你问任何一位在职的 AI 工程师：
我应该学习的第一项技能是什么？
答案通常会是：
编程。
这看起来显而易见，但许多初学者试图直接跳入 AI 工具。
他们学习写提示。
他们尝试几十个网站。
他们追随每一个新出现的工具。
但当他们试图构建一个真正的应用程序时，却发现自己不知道从哪里开始。
原因很简单。
AI 并没有消除编程的需求……
而是让它变得更加重要。
因此，Python 被认为是开始学习的最佳语言。
不是因为它唯一。
而是因为它已成为大多数 AI 库和工具的主要标准。
但不要把你的目标设为记住语言命令。
把你的目标设为能够从零开始构建一个小程序。
学习如何处理文件。
如何调用 API。
如何读写数据。
如何处理错误。
同时，从一开始就学习使用 Git 和 GitHub。
不要等到你成为专业人士。
你构建的每一个小项目，即使很简单，也要上传到 GitHub。
因为随着时间的推移，这个账户将成为你真正的作品集，也是许多招聘经理在评估你的水平时首先会查看的地方。
记住……
不要花几个月时间只看课程。
每学完一个新概念，就构建一个应用它的小项目。
因为目标不是了解编程……
而是证明你能用它来构建真正能用的东西。
第二阶段：学习如何处理 AI 模型
在你掌握了编程基础之后，你将进入一个区分 AI 用户 和 AI 工程师 的阶段。
大多数人通过聊天界面使用 Claude 或 ChatGPT。
他们打开网站。
写一个提示。
然后得到一个答案。
但这不是构建产品的方式。
AI 工程师不是通过聊天界面工作的。
相反，他们使用 API 来处理模型，然后将它们集成到真实的应用程序、网站和系统中。
在这个阶段，你将学习你的应用程序如何向 AI 模型发送请求，如何接收结果，然后如何在真实产品中使用它来执行任务。
但不要满足于发送你的第一个成功请求。
学习如何让模型返回一致且可靠的结果。
学习如何管理对话历史。
如何处理错误和使用限制。
以及如何让模型返回你的程序可以理解的结构化数据。
你还必须学习的最重要的技能之一是 函数调用（Function Calling） 或 工具使用（Tool Use）。
这个功能使模型不仅能够回答，还能执行实际的操作，比如搜索数据库、调用另一个 API、创建文件或发送消息。
在这里，你将开始理解大多数现代 AI 应用程序是如何工作的。
因为它们不仅仅依赖模型……
还依赖工程师将其与不同的工具和系统连接起来的能力，并将其从一个回答问题的助手，变成一个能够完成任务并采取适当行动的系统。
第三阶段：构建真实项目……不要只满足于课程
大多数初学者都会犯一个错误。
他们相信完成了数十门课程就意味着他们已经准备好工作了。
但事实并非如此。
课程教你基础知识。
而项目则证明你能用这些基础知识解决一个真实问题。
因此，如果招聘经理问起你的经验，最重要的问题不会是：
你完成了多少门课程？
而是：
你构建了什么？
你有一个聊天机器人吗？
你是否构建了一个依赖 AI 的助手？
你是否创建了一个文件分析系统？
或者一个使用 Claude 或 GPT 来解决真实问题的应用程序？
从简单的项目开始，但要确保它们是完整的。
与其构建十个未完成的项目，不如构建三个任何人都可以尝试的项目。
例如。
你可以构建一个基于 PDF 文件回答问题的助手。
或者一个总结会议并提取所需任务的应用程序。
或者一个帮助技术支持团队使用 AI 回复客户的系统。
这些项目不仅证明你懂编程。
它们还证明你能将 AI 模型转化为一个人们可以使用的真实产品。
别忘了在 GitHub 上发布每一个项目，并附上清晰的说明，解释它解决的问题、你是如何构建的以及使用了哪些技术。
一个招聘经理可以运行和尝试的项目，比你在简历中列出的几十个证书或课程要强大得多。
因此，你旅程中的每一个新阶段都必须以一个新项目结束。
因为 项目是劳动力市场听得懂的语言。
我推荐你构建的项目
如果你想建立一个强大的 作品集（Portfolio），仅仅完成课程是不够的。
你需要真实项目，证明你能使用 AI 构建产品。
以下是我建议添加到你的作品集中的一些最佳项目：
- 🤖 AI 聊天机器人：一个智能助手，能够理解用户的问题，维护对话历史，并使用 AI 模型提供准确的答案。
- 📄 PDF 聊天助手：一个允许用户上传 PDF 文件，然后对其提问的应用程序，答案直接从文件内容中提取。
- 📚 RAG 知识库：一个依赖公司文档或知识库的智能搜索系统，使用真实数据回答问题，而不是依赖通用信息。
- 📧 AI 邮件助手：一个读取邮件、分类、撰写草稿回复，并为每条消息建议适当操作的助手。
- 📝 AI 会议总结工具：一个将会议记录或录音转化为条理清晰的总结的工具，提取所需任务、日期和负责人姓名。
- 💬 客户支持 Agent：一个能够回答常见问题、搜索知识库，并在需要时将复杂问题升级的客户服务 Agent。
- 🧠 多 Agent 系统：一个由多个 Agent 协作的系统，每个 Agent 承担特定角色，如研究、分析和写作，然后系统将结果组合成一个输出。
- ⚡ AI 工作流自动化：一个将 AI 与 Gmail、Notion、Slack 或 Google Drive 等工具连接起来，自动执行重复任务的系统。
你不必构建所有这些项目。
但如果你能高质量地完成 3 或 4 个项目，并在 GitHub 上做好说明，那么你的作品集将比许多只满足于获得证书或完成数十门课程而没有应用的人要强大得多。
第四阶段：学习构建 RAG 系统
如果你看看当今公司使用的大多数 AI 应用程序，你会发现许多都依赖于一项名为 RAG 的技术。
虽然这个名字可能听起来很复杂，但想法很简单。
任何 AI 模型只知道它被训练过的内容，或者你在对话中发送给它的内容。
但如果你想让模型回答与公司文件、客户文档或产品用户手册相关的问题呢？
这时 RAG 就派上用场了。
系统不依赖模型的记忆，而是首先在你的文件中搜索，然后提取最相关的信息，并将其发送给模型，这样模型就能基于你的数据回答，而不是基于互联网上的通用信息。
因此，许多公司依赖它来构建：
- 客户服务助手。
- 内部公司搜索系统。
- 从 PDF 文件回答问题的机器人。
- 内部知识库。
- 智能文档系统。
在这个阶段，你将学习如何将文档分割成小部分，如何将它们转化为可搜索的数据，然后如何在将问题发送给 AI 模型之前检索到正确的信息。
这个过程可能看起来很技术性，但它是当今最受欢迎的技能之一。
在我看来，如果你必须选择只做一个项目添加到你的 作品集 中，那就做一个能在真实文档上运行的 RAG 应用程序。
因为这类项目证明你不仅知道如何使用 AI……
而且你知道如何用它构建一个真正的公司可以在日常工作中依赖的系统。
第五阶段：学习构建 AI Agents
在过去两年中，AI Agents 这个术语已成为 AI 领域最广泛使用的术语之一。
但事实是，很多人都在谈论它……
而只有少数人能够构建它。
简单来说，AI Agent 是一个不仅仅回答问题的系统。
相反，它可以执行一个完整的任务。
它接收一个目标。
将其分解为步骤。
使用适当的工具。
然后决定下一步该做什么，直到达到预期的结果。
例如。
与其问模型：
沙特阿拉伯最好的酒店有哪些？
你可以构建一个 Agent，它执行搜索，然后比较价格，然后对结果进行排序，最后创建一份最终报告，而你无需单独要求每一步。
这里开始展现出真正的价值。
公司不再仅仅寻找能够调用 AI 模型的人。
而是寻找能够构建 智能系统 的人，这些系统能够以最少的人工干预完成完整的工作。
但有一个非常重要的点。
构建一个简单的演示很容易。
而构建一个可以在真实工作环境中依赖的 Agent，则完全不同。
因为你需要处理错误、管理工具、在某个步骤失败时做出决策，并确保系统每次都能得到正确的结果。
因此，如果你想从大多数求职者中脱颖而出，不要满足于构建一个在演示中成功的 Agent。
构建一个能解决真实问题、任何人都可以使用的 Agent，然后将其发布到你的项目中。
这类项目证明你不仅知道如何使用 AI……
而且你知道如何构建用户和公司在日常工作中依赖的智能系统。
第六阶段：学习如何发布你的项目并使其可供使用
在你的设备上能运行的项目……
和世界上任何人都可以使用的项目之间，有着巨大的区别。
这个区别就是业余爱好者和专业工程师之间的分水岭。
公司付钱给你，不是因为你能够运行一次项目。
而是因为他们想要一个能够持续运行、可以依赖、并且能够无故障地服务成千上万用户的系统。
因此，不要满足于写完代码。
学习如何将你的应用程序发布到互联网上。
如何监控它们的性能。
如何在用户发现错误之前发现它们。
以及如何管理使用 AI 模型的成本，以免它们成为项目的负担。
另一个重要的技能是学习 评估系统质量。
模型给出答案是不够的。
你必须知道：
答案是否正确？
它是否依赖于正确的数据？
它是否适合用户的问题？
以及在上次修改之后，它是变得更好还是更差了？
这些细节可能看起来比构建一个新的 Agent 或尝试一个更新的模型更乏味。
但它们是最能区分专业 AI 工程师的事情之一。
任何人都可以构建一个原型模型。
而能够将其转化为一个稳定的、公司可以依赖的产品的人，才是劳动力市场正在寻找的人。
因此，在将任何项目添加到你的作品集之前，问自己一个简单的问题：
这是一个我可以将链接发送给招聘经理，并确信它能正常运行而不会出问题的项目吗？
如果答案是肯定的……
那么你不仅仅是在构建用于学习的项目。
你是在构建能够为你打开 AI 领域第一份工作大门的项目。
如何获得你的第一份 AI 工程师工作？
在你学习了基础知识、构建了几个项目并将它们发布到 GitHub 之后，每个人都会想到的问题就来了。
我如何获得第一份工作？
令人惊讶的是，这个阶段并不依赖于学习一项新技术。
它取决于 你展示你所构建内容的方式。
通常，两个人拥有相同的技能。
但其中一人获得了面试机会，而另一人没有。
原因是第一个人知道如何以专业的方式展示他们的工作。
首先，整理你的 GitHub 账户。
确保每个项目都包含清晰的描述。
解释它解决的问题。
你使用的技术。
并添加图片或短视频，解释项目是如何工作的。
之后，创建一个简单的 作品集（Portfolio），将你最好的项目集中在一个地方。
不要放二十个项目。
三到四个强有力的项目，证明你能使用 AI 构建真实产品，就足够了。
不要只满足于发布。
分享你学到的东西。
写下你构建的项目。
解释你面临的挑战。
并在 LinkedIn 或 X 上发布你的进展。
如今，很多机会来自某人看到了你发布的项目或帖子，而不是因为他们读了你的简历。
当你进入个人面试时，不要试图用你从课程中记住的东西来说服他们。
谈论你构建的项目。
解释你为什么选择这个解决方案。
你遇到了什么问题。
以及如果你有机会再次开发这个项目，你会如何改进它。
因为公司不是在寻找一个懂术语的人……
而是在寻找一个能够思考、构建并不断改进其构建内容的人。
因此，AI 工程师最好的简历是他们能够展示的项目，而不是他们获得的证书数量。
获得第一份工作后学什么？
获得第一份工作并不是旅程的终点……
而是它的开始。
在这个阶段，你会发现 AI 市场变化非常快，持续学习已经成为你工作的重要组成部分。
在积累了构建基本应用程序的经验之后，开始深入那些将专业工程师与其他人区分开来的技能。
学习如何构建更复杂的 AI Agents。
研究 多 Agent（Multi-Agent） 系统，其中多个模型协作完成一项任务。
了解 MCP（模型上下文协议） 以及它如何帮助模型以更有组织的方式与不同的工具和系统通信。
然后转向学习 评估（Evaluation），这是使你能够衡量 AI 输出质量并不断改进的技能。
之后，学习 MLOps 的基础知识，如何部署 AI 系统、监控性能、处理成本，并确保其在生产环境中的稳定性。
不要忽视与 AI 安全 和数据保护相关的方面，随着智能应用在公司中的普及，这些已成为最受欢迎的技能之一。
但记住……
不要试图一次学完所有这些领域。
从你当前项目或工作中需要的内容开始，然后逐步扩展。
最好的 AI 工程师不是那些什么都知道的人……
而是那些不断学习、构建新项目并持续跟上该领域发展的人。
导致大多数人落后数年的错误
在观察了数百名试图进入 AI 领域的人之后，你会发现问题不在于缺乏资源。
而在于他们以错误的顺序学习东西。
第一个错误是认为观看课程就意味着你在进步。
你可能完成了数十小时的视频，但如果你没有构建一个项目，你就没有任何东西可以证明你的技能。
第二个错误是试图学习一切。
有些人花了几个月时间阅读关于机器学习、深度学习、计算机视觉和数据科学的内容，然后才写了第一个简单的程序。
而在这段时间里，他们本可以使用现有的模型构建几个真正的项目。
第三个错误是害怕发布作品。
许多人将项目保留在自己的设备上，因为他们认为它们不够完美。
但事实是，第一个项目不会是最好。
第二个也不会。
甚至第三个也不会。
技能来自于发布，然后随着时间的推移不断改进你所构建的内容，而不是等待完美。
最后一个错误是相信 AI 会取代 AI 工程师。
事实是，像 Claude 和 GPT 这样的工具使优秀的工程师更加高效，但它们无法确定合适的问题、设计系统、做出工程决策或评估最终解决方案的质量。
因此，不要把你的目标定为与 AI 工具竞争……
而是学习如何使用它们，使自己成为一名更好、更快、更有能力构建真实产品的工程师。
简短路线图
如果你想总结你在这篇文章中读到的所有内容，你的旅程将按以下顺序进行：
✅ 学习编程的基础知识，让 Python 成为你的主要语言。
⬇️
✅ 学习如何通过 API 处理 AI 模型，而不仅仅是通过聊天界面。
⬇️
✅ 开始构建真实项目，并将它们发布到 GitHub，直到你拥有一个能反映你技能的作品集。
⬇️
✅ 学习构建许多现代 AI 应用程序所依赖的 RAG 系统。
⬇️
✅ 学习构建能够执行任务、使用工具并做出决策的 AI Agents。
⬇️
✅ 将你的项目发布到互联网上，并学习如何监控它们的性能并不断改进。
⬇️
✅ 分享你所构建的内容，不断更新你的作品集，然后开始申请工作。
不要试图在一周内学会所有东西。
不要将自己与已经在该领域工作多年的人进行比较。
专注于你现在所处的阶段。
掌握它。
然后进入下一个阶段。
最后，公司不是在寻找观看了最多课程的人……
而是在寻找能够构建真实产品、解决真实问题并通过其工作证明这一点的人。
我推荐的资源
在你完成前面的阶段之后，你将需要可靠的资源来帮助你深入了解每一项技能。
以下是我推荐在你的旅程中依赖的一些最佳资源：
- 🐍 Python 文档：从官方源头理解 Python 语言并学习最佳实践。
- 💻 GitHub：发布你的项目，探索其他开发者的项目，并建立专业作品集。
- 🤖 Anthropic 文档：学习如何使用 Claude API 并构建依赖 Claude 模型的应用程序。
- 🚀 OpenAI 平台文档：了解如何使用 GPT API、Structured Outputs 和 Function Calling。
- 🔗 LangChain：构建依赖 LLM 的应用，并将其与工具和数据库连接。
- 🕸️ LangGraph：开发 AI Agent 与多 Agent 系统，并执行复杂工作流。
- ⚡ FastAPI：为 AI 应用创建快速、现代的 API。
- 🗄️ Pinecone 或 ChromaDB：学习构建 RAG 系统所使用的向量数据库。
- 🐳 Docker：在任何工作环境中轻松运行和发布你的项目。
- ☁️ Vercel、Railway 或 Render：发布你的项目并与他人分享，使其成为你作品集的一部分。
不要试图一次性学会所有这些工具。
等到路线图中合适的阶段再参考对应的资源，你会发现学习变得轻松许多——因为你正在将学到的知识直接应用到真实项目中。
结论
如果你完整阅读了这篇文章，那么你现在已经拥有一个进入 AI 工程 领域的清晰路线图。
这条路可能看起来很长。
但它并不像许多人想象的那么复杂。
不要一开始就什么都学。
不要等到 100% 准备好再开始。
先学习编程。
然后构建你的第一个项目。
接着第二个。
然后第三个。
每完成一个新项目，你都会获得任何课程或证书都无法给予的经验。
永远记住……
公司雇人，不是因为他们看了几百小时的课程。
而是因为他们看到了证据——证明你能构建真实产品、解决真实问题、参与真实项目。
如果你今天开始行动，一年后回头看，你会发现最大的区别不在于某门具体的课程……
而在于你决定开始、去构建、并持续发布你所做的东西。
✍️ 编写与撰写： Adel Ahmed
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