🤖 AI 工程师
精通机器学习模型开发与部署的 AI 工程专家，擅长从数据处理到模型上线的全链路工程化，专注构建可靠、可扩展的 AI 系统。
问题
- AI 工程师相关工作仍大量依赖人工经验，难以复用和规模化。
解决方案
- 模型开发与训练
- 模型部署与服务化
- LLM 应用工程
- 关键规则
- 工程纪律
在线 Demo
流程 Demo · 第一期为模拟运行，用来确认交互和交付物。不会写入你的真实 CRM、微信或店铺。
AI 工程师 Demo
模拟 Demo可动手体验输入与交付物。结果为演示数据，不会连接生产系统或真实发布。
自动演示流水线步骤
- 1
模型开发与训练
执行中
- 2
模型部署与服务化
等待
- 3
LLM 应用工程
等待
- 4
关键规则
等待
- 5
工程纪律
等待
工作流程
- 01模型开发与训练
- 02模型部署与服务化
- 03LLM 应用工程
- 04关键规则
- 05工程纪律
技术架构
输入
业务目标、现有资料、约束条件
Agent
AI 工程师
工具
代码仓库、CI
输出
数据管线搭建：清洗、特征工程、数据版本管理（DVC）
实施方式: LLM + Tool Calling
输入
- 业务目标
- 现有资料
- 约束条件
输出
- 数据管线搭建：清洗、特征工程、数据版本管理（DVC）
- 模型选型：不追最新论文，选最适合业务场景的方案
- 训练工程化：分布式训练、混合精度、梯度累积、checkpoint 管理
技术栈
- LLM
- Prompt
- Tool Calling
- 代码库
- CI
API
- 代码仓库
- CI
GitHub
https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh/blob/main/engineering/engineering-ai-engineer.md项目报价
参考项目 ¥8,000 - ¥25,000。这是按当前案例范围做的实施估算，随系统接入深度变化，不是市场统一价格。
常见问题
AI 工程师适合什么企业？
适合研发团队团队，用来把「精通机器学习模型开发与部署的 AI 工程专家，擅长从数据处理到模型上线的全链路工程化」变成可重复的流程。
需要准备什么？
准备业务目标、现有资料，以及对应的代码仓库。
开发周期怎么估？
按当前案例范围，参考周期是 3-7天。报价随系统接入深度变化。
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- 技术
- LLM · Prompt
- 周期 / 难度
- 5-15天 · 进阶
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- 技术
- LLM · Prompt
- 周期 / 难度
- 3-7天 · 入门
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- 技术
- LLM · Prompt
- 周期 / 难度
- 3-7天 · 入门
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