大模型应用开发工程师需要综合掌握人工智能、深度学习、工程实践等多方面的技能。以下是系统的学习路径和建议：

1、基础能力

数学：线性代数、概率统计、优化理论

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

框架：Hugging Face Transformers、ONNX/TensorRT

2、核心技术

模型理解：Transformer架构、预训练+微调、Prompt Engineering

优化技术：LoRA/P-tuning、分布式训练(DeepSpeed/Megatron)

多模态：CLIP、DALLE原理及应用

3、工程实践

数据处理：清洗/标注工具(Label Studio)、向量数据库(Milvus)

部署优化：Docker/Kubernetes、模型量化/蒸馏

实战项目：对话系统、RAG(检索增强生成)、代码生成工具

4、持续进阶

前沿跟踪：ArXiv论文、Hugging Face生态、AI开源项目

垂直领域：结合金融/医疗/法律等场景落地

软技能：云资源管理、性能调优、伦理安全合规

关键原则：从实战项目入手，边做边学，优先掌握“微调+部署+优化”闭环能力。