想了解AI算法工程师，最直接的方式是看一个项目从头到尾怎么走。下面用“企业工单智能分类与摘要”为例，梳理通用流程。
第一步：明确目标。不是“上大模型”，而是降低人工分派时间、提高分类准确率、生成可审核摘要。目标不清，后面所有模型选择都会偏。
第二步：数据准备。收集历史工单，做脱敏、去重、标注、平衡类别。很多项目效果不好，问题不在模型，而在数据有噪声、标签不一致。数学与统计基础在这里很重要，能帮助判断样本分布、缺失值和评估口径。
第三步：基线与模型。先写规则或传统机器学习基线，如逻辑回归、树模型；再尝试深度学习或预训练语言模型。NLP方向会用到词向量、Transformer、文本分类、摘要生成；若接检索知识，可加检索增强生成，用企业文档库补充答案来源。
第四步：评估。分类不只看准确率，还要看精确率、召回率、F1；生成任务看相关性、完整性、幻觉率、人工抽检。大模型项目可做自动指标加人工评审，避免只凭“感觉回答得不错”上线。
第五步：部署与监控。用服务接口封装模型，配置日志、延迟、并发、成本统计；线上持续收集错例，定期回流重训。工程能力包括Git、Linux、容器、基础服务化，这也是招聘中常被强调的落地能力。
第六步：合规与复盘。涉及内部数据要做权限和脱敏；面向用户场景要留人工复核。行业报告反复提到AI安全、数据治理、伦理与合规正在成为常态能力。
常见避坑：
样本太少就盲目上复杂模型，容易过拟合；
业务方不参与评估，模型指标好但无人使用；
只做离线演示，不做延迟和成本控制；
忽视错误分析，反复换模型但不找根因。
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如果是自学或内部培养，建议按“一个完整项目”倒推学习清单：缺数学补数学，缺编程补编程，缺工程补部署。相比泛听概念课，这种问题驱动路径更容易形成可展示成果。
