大模型應用開發工程師需要綜合掌握人工智能、深度學習、工程實踐等多方面的技能。以下是系統的學習路徑和建議：

1、基礎能力

數學：線性代數、概率統計、優化理論

編程：Python(NumPy/Pandas)、PyTorch/TensorFlow

框架：Hugging Face Transformers、ONNX/TensorRT

2、核心技術

模型理解：Transformer架構、預訓練+微調、Prompt Engineering

優化技術：LoRA/P-tuning、分布式訓練(DeepSpeed/Megatron)

多模態：CLIP、DALLE原理及應用

3、工程實踐

數據處理：清洗/標注工具(Label Studio)、向量數據庫(Milvus)

部署優化：Docker/Kubernetes、模型量化/蒸餾

實戰項目：對話系統、RAG(檢索增強生成)、代碼生成工具

4、持續進階

前沿跟蹤：ArXiv論文、Hugging Face生態、AI開源項目

垂直領域：結合金融/醫療/法律等場景落地

軟技能：云資源管理、性能調優、倫理安全合規

關鍵原則：從實戰項目入手，邊做邊學，優先掌握“微調+部署+優化”閉環能力。