6个月转行AI基础设施工程师的12步路径

如果我有 6 个月时间成为 AI 基础设施工程师，我会这么做。

阶段 1 — Linux + 网络
进程、内存、GPU、套接字、HTTP、TCP/IP 基础。

阶段 2 — Python + 后端
异步 Python、FastAPI、队列、并发基础。

阶段 3 — GPU 基础
CUDA 基础、VRAM、批处理、量化、吞吐量。

阶段 4 — LLM 推理
vLLM、TensorRT-LLM、投机解码、KV 缓存。

阶段 5 — 分布式系统
负载均衡、队列、重试、自动伸缩、分布式工作节点。

阶段 6 — AI 服务
模型 API、流式响应、速率限制、可观测性。

阶段 7 — 数据管道
Kafka、Airflow、ETL 管道、向量索引。

阶段 8 — Kubernetes + 云
Docker、Kubernetes、AWS/GCP 基础、基础设施自动化。

阶段 9 — 监控 + 可靠性
Prometheus、Grafana、链路追踪、AI 成本监控。

阶段 10 — 真实 AI 系统
部署可扩展聊天应用、RAG 管道、推理集群。

阶段 11 — 开源
为推理工具或 AI 基础设施项目做贡献。

阶段 12 — 申请
AI 基础设施工程师、平台工程师、ML 系统工程师。

AI 应用会爆火。AI 基础设施能印钞。