人工智能应用工程师在日常工作中可能会涉及到多个方面，如，语音识别和自然语言处理、计算机视觉、机器学习和数据分析、自动驾驶技术等。
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等框架实现大模型的训练、微调及性能优化
2、场景化应用设计：将大模型能力与金融、医疗、制造等行业需求结合，设计智能解决方案
3、工程化部署：解决模型压缩、分布式推理、AIGC内容安全等落地难题
4、全流程管理：把控数据清洗
数据显示，AI方向的招聘量同步增长约25%，行业前20%的顶尖AI人才在跳槽时薪资涨幅可达30%-50%。
薪资待遇
2025年数据显示，54.3%的岗位月薪在￥20 - 50K，年薪可达￥24 - 60W。
写好Python编程代码也是大数据培训当中的一部分。
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