不止会使用 AI,更能把 AI 系统部署到企业现场,完成交付、验收与运维
企业 AI 落地|AI FDE前沿部署工程师|FDE 能力模型|私有化部署|知识库 / RAG|Agent 配置|交付验收
| 项目 |
内容 |
| 课程对象 |
传统软件实施、运维、测试、技术支持、企业 IT、非算法型 AI 转岗人群 |
| 训练目标 |
围绕 AI 时代 FDE(前线部署工程师)岗位能力,训练学员形成从客户场景理解、方案落地、平台部署、系统配置、接口联调、现场排障,到验收交付与运维交接的完整企业 AI 实施能力。 |
| 核心成果 |
部署记录、配置说明、测试报告、排障记录、验收材料、运维交接文档 |
| 就业方向 |
AI FDE前沿部署工程师、AI交付工程师、大模型应用实施、AI平台运维、解决方案实施 |
课程定位:培养企业 AI 落地现场真正需要的人
过去,很多人学习 AI,重点放在 Prompt、工具体验、API 调用和 Demo 演示上。但企业真正需要的,不只是“会用 AI 的人”,而是能够把 AI 系统部署到客户环境、接入业务流程、完成联调测试、推动上线验收的人。
本项目面向企业 AI 应用落地现场,围绕客户需求调研、实施环境准备、AI 平台部署、知识库与智能体配置、模型服务接入、私有化部署、现场排障、测试验收、客户培训和运维交接,训练学员形成一套完整的 AI 项目实施交付能力。
课程不以轻量工具体验为主,也不以深度算法研究为目标,而是聚焦企业 AI 项目的真实交付链路。学完之后,学员不只是知道 AI 能做什么,而是能够说清楚、做出来、交付出去:一个 AI 项目如何从 Demo 进入企业生产环境,如何被客户真正使用,如何通过验收并持续运行。
完整实施链路
| 客户场景理解 |
环境检查 |
平台部署 |
知识库配置 |
智能体搭建 |
| 模型服务接入 |
联调测试 |
故障排查 |
客户验收 |
运维交接 |
岗位机会:AI FDE前沿部署工程师到底做什么
AI FDE前沿部署工程师不是简单“装系统”的岗位,也不是只会演示工具的岗位。它是企业 AI 项目从方案到上线之间的关键执行角色。
· 与客户沟通业务场景,确认 AI 项目实施范围;
· 检查服务器、系统、网络、端口、防火墙、数据库和 Docker 环境;
· 部署 Dify、智能体平台、知识库系统、模型服务或推理服务;
· 接入 OpenAI 兼容接口、本地大模型、国产模型或私有化模型;
· 配置知识库、RAG、Workflow、Agent、MCP、Skills 和工具调用;
· 对接企业现有系统、API、Webhook、数据库或内部流程;
· 做问答测试、召回测试、引用溯源、效果评估和验收准备;
· 排查网络、容器、模型、数据库、插件、日志、权限和性能问题;
· 编写部署记录、配置说明、测试报告、培训手册和运维交接文档;
· 推动 POC、试点上线、生产切换、客户验收和问题闭环。
适合人群:谁适合学习这门课
| 目标人群 |
常见痛点 |
学完后的提升 |
| 传统软件实施人员 |
熟悉企业软件交付,但不懂 AI 平台、RAG、智能体和模型服务 |
将原有实施经验升级为 AI 实施能力 |
| 运维 / 技术支持 / 售后工程师 |
会部署、会排障,但岗位成长空间有限 |
转向 AI 平台运维、AI 交付、解决方案实施 |
| 测试工程师 |
懂测试流程,但缺少 AI 项目经验 |
掌握 AI 应用测试、效果验证、验收指标设计 |
| 计算机 / 软件 / 自动化相关学生 |
会一点代码,但缺少真实项目交付经验 |
获得更贴近企业岗位的项目作品和实施流程经验 |
| 非算法型 AI 转岗人群 |
想进入 AI 行业,但不想走深度算法路线 |
避开纯算法竞争,转向企业 AI 落地岗位 |
| 企业内部 IT 人员 |
公司想做 AI,但没人会部署和落地 |
掌握 AI 平台、知识库、模型服务、权限与私有化部署能力 |
| 行业顾问 / ERP 顾问 / 数字化顾问 |
过去懂业务系统,但不懂 AI Agent 和智能体落地 |
升级为 AI 解决方案实施型人才 |
能力收获:学完能完成哪些真实任务
| 能力模块 |
学员最终能够完成的任务 |
| 客户场景理解 |
读懂客户业务流程,确认 AI 实施范围、关键场景和交付边界 |
| 实施环境准备 |
检查服务器、操作系统、网络、端口、防火墙、Nginx、数据库、Docker、镜像仓库和内网环境 |
| AI 平台部署与配置 |
部署并初始化 Dify 等 AI 平台,配置知识库、Workflow、Agent、MCP、Skills、权限与安全 |
| 知识库与 RAG 实施 |
完成文档清洗、切分、索引、导入、更新、召回测试、引用溯源、答案复核和验收准备 |
| 模型服务接入与推理部署 |
理解模型 API、本地推理、Ollama、vLLM、LMDeploy、GPU 显存、CUDA、国产算力和私有化部署 |
| 现场排障与运维 |
处理网络、容器、数据库、模型服务、插件、日志、权限、性能、接口联调和版本回滚 |
| 交付验收与客户成功 |
编写部署记录、配置说明、测试报告、培训手册、验收文档和运维交接材料 |
上海近屿智能科技有限公司成立于2017年5月,是一家以AIGC、RPA、BI等人工智能技术为核心的人力资源领域产品与解决方案公司,长期围绕“以人工智能提升人类工作效能”这一方向,推动AI技术在招聘、测评、培训与人才发展场景中的落地应用。公司核心产品“AI得贤招聘官”是一款基于AIGC和虚拟人技术的人才管理系统,具备AI视频面试、人才测评、招聘培训测评一体化等能力,面向企业提供智能化招聘与人才管理解决方案。
依托在AI多模态、大模型应用、招聘测评与企业场景落地方面的技术积累,近屿智能进一步布局AI职业教育业务,旗下AI职业教育品牌“近屿AI学”由上海近屿爱学职业技能培训有限公司承接,围绕真实业务场景构建AI应用型人才培养体系。课程以“学得会、用得上、能就业、可成长”为培养目标,面向AI大模型应用、AI数据分析智能体、AI全栈开发、多模态内容生成等方向,帮助学员系统掌握AI工具使用、业务场景理解、项目实战交付与岗位能力提升,培养能够适应智能时代产业需求的AI应用型人才。官网资料显示,近屿智能以AI+RPA+BI技术为核心提供产品和解决方案,AI得贤招聘官则定位于基于AIGC的智能面试与招聘管理系统。
课程师资团队由哈尔滨工业大学、清华大学、墨尔本大学等高校硕博背景教师领衔,汇聚人工智能、大模型、多模态、智能体、自然语言处理等领域的行业资深专家。团队成员具备丰富的AI研发、算法工程、企业项目落地与教学培训经验,能够围绕AIGC大模型应用、智能体开发、多模态生成、AI项目实战等方向,为学员提供系统化、实战化的课程指导。
AIGC大模型实验室主任哈尔滨工业大学人工智能博士
Aiden拥有8年以上NLP研究经验,对开放问答评估、对话系统构建、口音识别等方向具有丰富经验。在AIGC大模型领域具备深厚的研发经验和成果,负责公司自研AIGC HR行业大模型“近屿超脑”的设计、增量预训练和微调等工作。
近屿智能 AIGC大模型讲师清华大学计算机硕士
姜奕祺曾任职于华为2012实验室、阿里达摩院等多家头部大厂核心技术团队,精通算法、GAN、Diffusion Model、多模态大模型及预训练技术,并在目标检测、生成式AI等领域具备深入理解与实践经验。曾发表多篇优秀论文,拥有先进的科研方法以及丰富的大模型相关项目经验。
近屿智能 AIGC大模型讲师哈尔滨工业大学人工智能硕士
Vida拥有多年语言模型、智能对话、语义理解、知识图谱、量化策略等领域的研究和实践经验。曾负责智能问答机器人、百度日文输入法、百度商情、小度智能音箱等产品的算法研发工作,具备较强的AI产品算法落地与工程实践能力。
近屿智能 AIGC大模型讲师哈尔滨工业大学人工智能博士
Leon曾供职于国内AI实验室之江实验室,研究方向包括文生图、跨模态生成等前沿领域。其研究成果曾发表于CVPR、ACL、MM、CIKM等学术会议,具备扎实的科研能力和大模型、多模态生成方向的项目经验。
近屿智能 AIGC大模型讲师墨尔本大学人工智能专业硕士
Dino是资深大模型研发工程师,主要研究方向为基于大模型的智能体构建,具备丰富的大模型训练、微调、集成、量化经验。目前主要负责销售智能体、游戏智能体、AI虚拟人等项目研发,并承担大模型相关理论、应用与开发培训工作。
【机构荣誉】
【融资历史】
融资历史
学员点评
100%满意度
近屿智能
综合
环境 : 5.0师资 : 5.0教学 : 5.0
王*康
私信AT(环境:5.0师资:5.0教学:5.0)
我巳学习了半年,老师教学水平很高,学校环境很好,学核服务也很好。
2025-06-01
张*娇
私信AT(环境:5.0师资:5.0教学:5.0)
学校服务还不错,可以考虑报名,一对一辅导,没有大群
2025-05-05