MODULE 01
AI 大模型工程师
技术学徒 → 技术专才 · 90 天求职闭环 + 180 天 AIGC 工程化进阶
分类导航
路线总览90 天求职节奏 + 180 天工程化进阶1 篇内容基础能力Python / 数据处理 / 可视化 / 机器学习1 篇内容LLM 与 APIPrompt / Token / Embedding / API 调用1 篇内容RAG 与 Agent知识库 / Function Calling / LangGraph1 篇内容后端与部署FastAPI / Docker / PostgreSQL / Redis1 篇内容作品集与面试GitHub / README / 演示视频 / 简历投递1 篇内容资源链接两份路线图中提到的官方文档 / 课程 / 工具入口2 篇内容
最新内容
90 天到 180 天 AIGC 求职路线：从入门到可上线项目
基于《90天AI求职学习路线图_每日版》和《AIGC开发工程师180天学习路线图》，重整为求职闭环与工程化进阶两段路线。
基础能力阶段：Python、数据处理、可视化与机器学习
Day 1-35 的目标是建立可编程、可分析、可展示的基础能力，为后面的 LLM、RAG 和 Agent 项目打底。
LLM、Prompt 与 API 开发路线
Day 36-56 的重点是从会用模型，走到能调用模型、设计提示词、封装产品功能。
RAG 与 Agent 项目路线：从知识库到研究助手
Day 57-84 聚焦两个求职高价值项目：企业知识库 RAG 系统和 Agent 研究助手。
180 天工程化进阶：FastAPI、Docker、数据库与高级 RAG
Day 91-165 的重点是把 AI Demo 升级为后端服务、容器化应用和可维护系统。
作品集与面试冲刺：把项目讲成能力
Day 85-90 和 Day 166-180 的重点，是把项目包装成招聘方能理解的工程能力。
大模型工程师资源索引：先少而准
学习资源不追求堆满，而是按工程任务组织：基础、RAG、Agent、部署、评估。
90 天 / 180 天学习资源链接导航
汇总两份路线图中出现的 Python、数据分析、LLM、RAG、Agent、后端部署和求职包装资源链接。