AI 工程师
发布由 LLM 驱动的产品：副驾驶、RAG 系统、智能体和工作流自动化。
AI 职业领域指南 / 2026
你的 AI职业地图
概念 / 选择你的赛道
选择一条路径。 深入学习。 公开构建。
机器学习工程师
设计、训练、调整和部署模型——数据科学和生产软件之间的桥梁。
机器人工程师
通过运动学、控制系统、仿真和 ROS 使机器人移动、感知和决策。
LLMOps 工程师
将有前景的 LLM 演示转变为可靠、受监控、可扩展和成本意识的生产系统。
AI 顾问
帮助组织选择正确的 AI 用例、重新设计工作流并将采用转化为可衡量的变化。
网络安全工程师
通过防御性思维和在授权实验室中像攻击者一样思考来保护系统、网络和数据。
云工程师
设计和运行现代产品所依赖的计算、存储、网络和自动化。
AI 产品经理
拥有 AI 产品的为什么和是什么，从用户问题和模型适配到发布和迭代。
数据工程师
构建将分散的数据转变为可靠、查询就绪系统的管道和仓库。
AI 研究科学家
通过发明架构和训练方法、复现论文和发表证据来推动前沿。
03 / 路径查找器
从你想做的工作开始。每个方向指向一组专注的角色，所以你可以在承诺路线图之前比较目的地。
选择你的方向
视角 01
BUILD
将模型转变为可用产品。 如果你通过制作软件、仿真或模型系统学习最快，请选择此赛道。
视角 02
OPERATE
使复杂系统可靠。 如果你觉得基础设施、可观测性、数据质量和安全令人满意，请选择此赛道。
视角 03
LEAD
决定 AI 接下来应该做什么。 如果你喜欢产品判断、组织变革或前沿问题，请选择此赛道。
04 / 市场信号
用于比较路径的方向性美国年度薪酬范围——不是保证的结果。前沿薪酬可能是异常值；下面的行使用共享的 400K+ 美元规模。
薪资信号
为方向编制的指示性美国年度薪酬范围，不是保证。实际薪酬因地点、级别、公司、股权和市场时机而异。前沿实验室和管理人员异常值可能超过这些范围。