1. 主要工作内容
AI应用工程师是：
| 类别 | 具体工作内容 | 常见工具 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 和业务部门沟通，明确「用AI解决什么问题」 | PowerPoint, Excel, Miro |
| 模型选型与微调 | 用现成AI（如BERT、YOLOv8、Stable Diffusion等）做Fine-Tuning | Python (PyTorch / TensorFlow) |
| 系统开发/集成 | 将AI模型嵌入Web系统、APP、RPA、IoT设备 | Python, Flask, FastAPI, Node.js |
| API化与部署 | 把模型打包成API服务，部署到云（AWS/GCP/Azure）上 | Docker, Kubernetes, REST API |
| MLOps运维 | 监控模型性能、定期再训练、日志收集 | MLflow, SageMaker, Vertex AI |
| PoC验证与报告 | 小规模试验→效果报告→项目推进 | Python, Tableau, PowerBI |
补充：
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不需要自己从零写算法论文（一般用开源模型或大厂API）
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更强调"落地应用"和"与业务结合"的能力
2. 常用技术栈（Tools & Skills）
| 类型 | 具体技能 |
|---|---|
| 语言 | Python（必备）、SQL（数据处理）、JavaScript（前端联动） |
| 框架/库 | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Huggingface Transformers |
| 云平台 | AWS (SageMaker/Bedrock)、GCP (Vertex AI)、Azure (OpenAI Service) |
| 数据库 | PostgreSQL, MongoDB, BigQuery |
| MLOps | MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes |
| 其他 | Git, Linux, 基础数据分析技能 (Pandas/NumPy/Matplotlib) |
3. 职业前景（Future Prospects）
| 阶段 | 年薪（日元） | 角色 | 特征 |
|---|---|---|---|
| 初级（0–2年经验） | 400万～550万 | PoC开发、AI小功能搭建 | 熟悉Python和常见AI API就能上手 |
| 中级（3–5年经验） | 600万～850万 | 模型优化、API化、系统联动 | 具备一定的MLOps和云部署经验 |
| 高级（5年以上） | 900万～1200万以上 | AI Lead、Architect、Consultant | 设计整个AI系统，指导项目团队 |
| 转型方向 | 1000万～1500万 | AI/DX顾问、Data Science Manager | 带项目、跟客户高层直接对话 |
热门行业
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制造（異常検知、需要予測）
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金融（審査自動化、不正検出）
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医疗（診断補助、画像認識）
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零售（顧客分析、在庫最適化）
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人工智能SaaS初创（日本市场爆发中）
4. 特别趋势（2025–2030）
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生成式AI（GenAI，生成AI）应用爆发：
→ ChatGPT、Claude、Mistral 之类的大模型落地，Prompt Engineering成刚需技能。 -
**边缘AI（Edge AI）**需求增长：
→ 车载、工厂设备、安防摄像头等本地推理。 -
AutoML与低代码AI平台普及：
→ "AI民主化"趋势，普通开发者也能快速搭AI。 -
合规性/伦理AI需求上升：
→ 特别是医疗、金融行业，要求"AI的透明性"、"可解释性"（XAI）。 -
日系大公司内部AI内制化：
→ 以前靠外包，现在自己组建Data Science部门找AI应用工程师。
总结：
“在日本做AI应用，不需要成为天才算法科学家，但必须是能把AI“做成系统、真正能用”的工程师。”
掌握 Python + 常见AI框架 + 基础系统开发技能，就能在未来5-10年内稳步成长，甚至跳跃到高收入层。
