🧠 大模型应用开发工程师
零基础可入行 · 约90天贯穿式金融项目
🧠 13大阶段
🏦 金融大模型项目
🔧 RAG+Agent+微调
💼 保障就业
贯穿式项目
金融大模型系统
企业主流技术栈
LangChain/vLLM
全链路覆盖
原理→开发→部署
技术壁垒高
薪资空间大
13
进阶阶段
90天
实战周期
1
核心项目
25+
技术栈
📖 转行路径
1
大模型原理与低代码平台
第1-7天
Transformer架构与注意力机制
大模型发展历程与技术趋势
Coze低代码Agent搭建
Dify工作流编排
N8N自动化集成
2
LLM环境私有化部署
第8-14天
Ubuntu服务器环境配置
Docker容器化部署
Ollama本地模型运行
DeepSeek/Qwen本地部署
Dify私有化部署与配置
3
Python核心编程
第15-24天
Python高级语法与OOP
并发编程与异步IO
NumPy数值计算
Pandas数据处理
金融数据处理实战
PDF/Word/CSV/JSON文件处理
4
FastAPI后端开发
第25-29天
FastAPI框架与API开发
SQLAlchemy ORM数据库操作
Streamlit快速原型搭建
Postman接口测试
5
数据库技术
第30-37天
MySQL关系型数据库
Milvus向量数据库
Neo4J图数据库
NL2SQL自然语言查询
ChatBI智能对话
6
RAG检索增强生成
第38-43天
LlamaIndex索引框架
文档解析与分块策略
向量检索与重排序
GraphRAG知识图谱增强
混合检索优化
7
Agent智能体开发
第44-46天
LangChain 1.x框架
Function Calling工具调用
记忆管理与对话状态
金融领域Agent实战
8
MCP与多智能体
第47-49天
LangGraph状态图编排
MCP模型上下文协议
多智能体协同机制
复杂任务分解与调度
9
机器学习基础
第50-52天
协同过滤推荐算法
逻辑回归与决策树
特征工程与数据预处理
模型评估与调优
10
深度学习应用
第53-55天
Word2Vec词向量
BERT预训练模型
命名实体识别与关系抽取
大模型+深度学习融合
11
模型微调与对齐
第56-58天
LoRA/QLoRA高效微调
PEFT参数高效微调
金融领域文本适配
RLHF/DPO对齐技术
12
量化/蒸馏/剪枝
第59-61天
INT8/INT4量化
GPTQ/AWQ量化方法
知识蒸馏与模型压缩
结构化剪枝优化
13
企业级部署运维
第62-64天
Docker+K8s容器编排
vLLM/TGI推理加速
负载均衡与弹性伸缩
监控告警与运维
全功能联调与上线
🛠️ 技术栈
开发基础
Python
FastAPI
Streamlit
Pandas
NumPy
Linux
Git
Docker
大模型核心
LangChain 1.x
LangGraph
LlamaIndex
GraphRAG
Milvus
Neo4J
MySQL
MCP
部署与优化
DeepSeek
Qwen
Ollama
LoRA
QLoRA
vLLM
K8s
Coze
Dify
N8N
🏗️ 项目实战
🏦
金融大模型知识图谱推荐系统
贯穿全程核心项目，覆盖股权穿透/智能推荐/用户画像/风控/监管合规，整合RAG+GraphRAG+多智能体
核心
📚
RAG混合检索系统
向量+图谱混合检索，金融文档智能问答
RAG
🤖
金融多智能体系统
LangGraph多Agent协同，复杂金融任务处理
Agent
🎯
智能推荐引擎
协同过滤+大模型增强推荐
算法
🔍
金融实体关系抽取
BERT+大模型融合，知识图谱构建
NLP
🚀
企业级部署与运维
Docker+K8s+vLLM生产级部署方案
部署
💰 岗位与薪资
大模型应用开发
15-30K
RAG工程师
15-28K
Agent/多智能体
18-35K
微调/优化工程师
16-30K
金融AI开发
15-28K
大模型运维
14-25K
⭐ 方向优势
🏦
贯穿式金融项目
90天围绕一个真实金融大模型项目，从0到上线
🔐
企业私有化部署刚需
企业内部数据不能喂给公有大模型，关键行业数据不能公开上云，本地化部署人才需求旺盛
🛠️
企业主流技术栈
LangChain/vLLM/Milvus/K8s，对标大厂JD
📐
从原理到部署全链路
不只调API，理解原理+微调+部署全掌握
💰
技术壁垒高薪资空间大
大模型工程师是AI赛道薪资最高方向之一
👥 适合人群
💻
有编程基础想转AI
⚙️
后端/全栈工程师
🎓
理工科应届/往届生
📊
数据/算法从业者
有编程基础或理工科背景更佳，零基础需额外预习Python
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