本文介绍了资深AI专家Mr. Li在生成式AI应用与数字化转型领域的丰富经验涵盖其在华为、字节跳动等企业的实践经历以及在多个国家级标准制定和央企数字化转型项目中的参与。Mr. Li提供了一系列关于生成式AI和企业数字化转型的精品课程旨在帮助企业理解和应用AI技术实现业务创新和效率提升。Mr.li生成式AI应用专家原华为L5数字化转型专家字节跳动资深AI专家讲师资历数字化转型专家/生成式AI应用专家上海交通大学 客座教授/研究员中国民营科技实业家协会专精特新专业委员会行业专家中德大湾区工业互联网创新平台 副主任西门子大湾区数字化技术赋能平台 副主任工信部电子标准院智能制造成熟度标准专家组成员中国工业4.0协会专家委员中德智能制造联盟专家委员、装备制造行业召集人中国电子商会投融资工作委员会数字化专委会委员原华为L5数字化转型专家 / 字节跳动资深AI专家实践/学术背景曾任徐工集团 副总/首席咨询师曾任华为 制造行业数字化军团 GTS首席专家 / 华为大学 金牌讲师曾任字节跳动 企业解决方案事业群首席智能制造专家 / 资深AI专家企业信息化领域连续创业者新三板上市一家央企上市公司并购一家20年企业信息化、数字化工作经验10余年IT行业工作经验熟悉物联网、云计算、人工智能等相关新技术在智能制造领域的应用熟悉制造企业生产管理流程及信息化方法在制造企业信息化规划、项目管理、风险管理、品质保证、系统运维等领域有一定的理论基础和实践经验。参与一项国家标准撰写智能制造能力成熟度模型GB/T 39116-2020参与多项省部级评定标准、政策制订江苏省智能车间认定标准、广东省智能制造评价体系等。参与多项央国企、上市公司的数字化转型项目评审与顶层规划中国兵器、中国航天科工、中航直升机研究所、国机重工、徐工集团、三一集团、一汽集团、东风汽车、上汽集团、北汽福田、潍柴、美的集团等。部分奖项2024年 工信部 第四届智能制造创新大赛 制造业AI赛道总决赛 创意奖 · 优秀奖 数字工程师2024年 工信部 第六届工业互联网大会 新锐组 全国三等奖 数字工程师2020年 中国科协 “科创中国”创新创业大赛 最具投资价值奖2019年 中国科协 “科创中国”创新创业大赛 初创组 二等奖2017年 深圳市 科技创新奖掌上云工厂2016年 工信部 中国信息化领军人物奖2015年 工信部 全国智能制造发展联盟“突出贡献个人”奖精品课程通识与认知课生成式AI与新质生产力1.生成式人工智能前沿与新质生产力2.面向全员的生成式AI通识课3.企业AI DeepSeek战略课4.生成式AI发展前景与DeepSeek带来的新价值5.DeepSeek 赋能 · AI 驱动与产业升级6.DeepSeek引爆企业降本增效的AI生产力革命7.DeepSeek 生成式AI企业家的必修课 — 认知、趋势与商业变革8.生成式AI背景下的企业管理新范式新模式、新技术、新工具、新方法应用与实训课场景应用与实操相关课程1.生成式AI前沿趋势与DeepSeek工具概览2.DeepSeek从入门到精通实操课3.DeepSeek 赋能训练营生成式AI工具通识及提示词使用技巧4.生成式AI与未来办公DeepSeek 助力企业办公百倍提效5.生成式AI在研发、生产、供应链、销售、售后服务等具体业务板块中的应用6.从数据到洞察DeepSeek 智能问数实战7.基于 DeepSeek企业知识库重新构建 —— 从 “文件堆灰” 到 “智能问答”8.DeepSeek 赋能销售管理从策略制定到客户转化从销售预测到业绩提升9.DeepSeek 在质量体系建设、生产质量检测与管控、质量问题管理中的应用数字化转型与管理变革系列课程1.企业数字化战略设计、顶层设计与项目落地规划2.数字化人才锻造营构建企业卓越数字战队3.核心业务数字化攻坚研产供销服全链赋能4.智能设备管控升级设备数字化与运维革新5.绿色数字化先锋企业双碳与能源智慧管理6.数字化转型管理重塑开启企业全新治理范式7.数据驱动决策企业数字化运营实战8.数字营销新引擎流量转化与品牌增长9.数字化财务管控资金流与成本精益管理10.数字安全护盾企业信息资产守护之道11.数字化协同办公打破企业沟通壁垒12.全民数字素养提升面向全员的数字化转型通识课轻咨询及陪跑1.数字化转型 · 评估及分析洞察类2.数字化转型 · 战略设计及落地规划类3.生成式AI · 应用探索及项目落地AI转型战略设计AI应用场景识别与优先级规划面向AI转型的技术实施与数据治理咨询面形AI的组织转型与风险管理AI项目轻量化快速落地规划服务AIGC营销素材生成模板库01什么是AI大模型应用开发工程师如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型设计开发落地业务的应用工程师。这个职业的核心价值在于打破技术与用户之间的壁垒把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数转化为人人都能轻松操作的产品形态。无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP这些看似简单的应用背后都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。他们不追求创造全新的大模型而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求“学会”解决具体问题最终形成可落地、可使用的产品。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】02AI大模型应用开发工程师的核心职责需求分析与拆解是工作的起点也是确保开发不偏离方向的关键。应用开发工程师需要直接对接业务方深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。在此基础上他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务明确每个环节的执行标准并评估技术实现的可行性同时定义清晰的核心指标为后续开发、测试提供依据。这一步就像建筑前的图纸设计若出现偏差后续所有工作都可能白费。技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。工程师需要根据业务场景的特点选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同选型的合理性直接影响最终产品的表现。同时他们还要对行业相关数据进行预处理通过提示词工程优化模型输出或在必要时进行轻量化微调让基础模型更好地适配具体业务。此外设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求建立敏感信息过滤机制保障数据安全也是这一环节的重要内容。应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通确保数据流转顺畅。在这一过程中他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户实现从技术方案到产品形态的转化。测试与优化是保障产品质量的关键步骤。工程师会开展全面的功能测试找出并修复开发过程中出现的漏洞同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。安全合规性也是测试的重点需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。此外他们还会收集用户反馈通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验让应用更贴合用户实际使用需求。部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线并实时监控运行状态及时处理突发故障确保应用稳定运行。随着业务需求的变化他们还需要对应用功能进行迭代更新同时编写完善的开发文档和使用手册为后续的维护和交接提供支持。03薪资情况与职业价值市场对这一职业的高度认可直接体现在薪资待遇上。据猎聘最新在招岗位数据显示AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。在AI技术加速落地的当下这种“技术业务”的复合型能力尤为稀缺让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品让大模型的价值真正渗透到各行各业。随着AI场景化应用的不断深化这一职业的重要性将更加凸显也必将吸引更多人才投身其中推动AI技术更好地服务于社会发展。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】