AI全栈工程师是负责从数据预处理到模型部署全流程开发的复合型人才，核心能力涵盖数据处理、算法调优、跨领域融合及系统运维，目标是实现AI项目的高效落地与持续优化。

1. 全流程技术覆盖
   从数据清洗、特征工程到模型训练与部署，独立完成AI系统开发。需掌握机器学习框架（如TensorFlow/PyTorch）、编程语言（Python/Java）及云计算工具，确保模型从实验室到生产环境的无缝衔接。

2. 跨领域问题解决
   结合业务需求设计算法，例如在金融风控中融合NLP与时序分析，或在医疗影像中优化计算机视觉模型。强调将技术适配实际场景，平衡性能与成本。

3. 性能优化与自动化
   通过模型压缩（如量化、剪枝）提升推理速度，搭建监控系统实时追踪模型表现。同时利用AutoML等技术减少重复劳动，推动团队效率提升。

4. 协作与创新驱动
   与产品、运维团队紧密配合，确保AI功能与业务目标对齐。需持续学习新兴技术（如多模态大模型），探索技术边界并推动落地创新。

AI全栈工程师是AI产业落地的关键角色，需兼具技术深度与广度，未来随着AI渗透各行业，其需求将持续增长。