2026年想找AI Engineer，简历上只有ChatGPT API项目够吗？

最近接触了一些想转AI Engineer的同学，发现大家的背景还挺不一样的。
有的是Java/SDE背景，想往AI应用开发转；有的是DS/DA背景，Python和SQL比较熟，但缺少LLM相关项目。
也有不少同学已经做过ChatGPT API、简单的RAG Chatbot，但不知道这些经历放在简历上是否有竞争力。
从招聘和项目匹配的角度，分享一下我觉得值得关注的几个方向：
1. LLM API只是起点
会调用OpenAI API当然是基础，但如果想申请AI Engineer，最好还能解释清楚Prompt Engineering、Function Calling、Agent架构，以及如何把模型集成到实际业务系统中。
2. RAG项目可以做得更深入
除了最基础的PDF问答，还可以考虑：

• Document Chunking / Embeddings
• PostgreSQL + pgvector
• Vector Search / Retriever
• Agentic RAG
• Hallucination Control

关键不只是把功能跑通，还要知道为什么这么设计，以及如何评估检索效果。
3. Agent + Tool Calling值得关注
例如让AI Agent调用不同工具，完成知识库查询、数据库查询或者Python任务。
如果能解释Tool Selection、执行流程和异常处理，会比单纯展示一个聊天界面更有技术讨论空间。
4. NL2SQL也是一个不错的项目方向
让用户通过自然语言查询数据库，涉及SQL生成、数据库连接、权限控制和安全性设计。
对于原本有SQL、DA、DS背景的同学，这也是可以考虑的方向。
5. 不要忽略Backend和Production
AI应用项目也需要工程能力。
FastAPI、Service Layer、SSE Streaming、Logging、Testing、Deployment，这些内容可以帮助项目从简单Demo提升到更完整的应用系统。
当然，不同AI Engineer岗位的要求差别很大，LLM Application Engineer和偏模型训练的MLE并不是同一条路线。
最近也在关注一类结合 RAG + AI Agent + NL2SQL + FastAPI 的端到端AI应用项目，感觉比较适合有Python/Java基础、想加强AI应用工程能力的同学。
想问问地里的大家：
现在找AI Engineer，大家觉得最缺的是项目经验、技术面试能力，还是根本拿不到面试？
如果正在考虑SDE/DS转AI Engineer，也欢迎交流一下背景和求职方向。可以一起讨论项目经历应该怎么准备。