一、转型核心优势（精准匹配 AI 岗位需求）
千亿级数据分析经验：AI 项目（尤其是大模型应用）核心需求之一就是海量数据预处理、高效查询，你的 StarRocks + 数据引擎优化经验直接复用。
高并发 / 分布式架构能力：AI 服务（如大模型 API、推理部署）需要高可用、高并发支撑，你的 Docker 容器化、Kafka/Redis 中间件、负载均衡经验是核心加分项。
已有 AI 技术积累：langchain4j、Agent 开发框架、大模型提示工程、机器学习基础，已经跨过转型的 "入门门槛"。
跨团队协作 + 产品化思维：AI 项目常需对接算法、数据、业务团队，你的项目负责人经历能降低协作沟通成本。
二、转型关键步骤（3 步落地）
明确目标岗位（避开纯算法岗，降低竞争）
优先投递：AI 后端开发工程师、机器学习工程师（偏工程落地）、大模型应用开发工程师、MLOps 工程师。
岗位筛选关键词：Java、大模型应用、LangChain、Agent、MLOps、数据处理、模型部署。
强化 AI 相关技能（基于现有栈延伸，不用从零学）
深化大模型应用开发：用 Java+LangChain4j 做实战（比如开发 AI 问答系统、数据处理 Agent），沉淀 1-2 个 demo 项目。
补充 MLOps 工具链：学习 MLflow（模型版本管理）、Kubeflow（容器化部署）、Prometheus（AI 服务监控），贴合你的 Docker / 分布式基础。
夯实机器学习工程逻辑：不用深入算法推导，重点理解 "数据标注 - 模型训练 - 部署 - 监控" 全流程，能和算法团队高效协作。
简历优化（突出 "AI 适配性"，替换 Java 后端标签）
工作经历改写：把 "半导体测试数据分析平台" 转化为 "千亿级数据处理系统（适配 AI 数据预处理场景）"，强调 "数据提取 - 分析 - 可视化" 与 AI 数据链路的关联性。
核心职责补充：新增 "基于 LangChain4j 实现 AI 数据处理 Agent 模块，优化数据清洗效率""参与系统 AI 化改造，通过大模型提示工程提升报表生成智能化水平"（结合实际工作微调，不夸大）。
技能栏升级：置顶 "LangChain4j、大模型提示工程、Agent 开发框架"，新增 "MLOps 基础、模型部署流程"，保留原有 Java / 分布式技能（作为核心竞争力）。
三、投递与平台策略
Boss 直聘：搜索岗位时勾选 "接受转型""经验不限（AI 相关）"，沟通话术直接说 "Java 后端 + 千亿级数据处理经验，已掌握 LangChain4j/Agent 开发，想转型 AI 后端 / 大模型应用开发，可快速上手数据处理、模型部署相关工作"。
牛客网：重点看 "AI 工程化" 相关面经（比如 MLOps、大模型部署），参与 AI 岗位内推活动，关注互联网大厂（阿里、字节）的 AI 工程岗、创业公司的 AI 应用团队（对转型更友好）。
学习路线
结合你的 Java 后端背景 + 3 个月在职学习时间，我设计了一条 "以工程能力为根基，AI 工具链为延伸，实战项目为核心"的学习路线，每天投入 1.5-2 小时（工作日）+ 周末 4-6 小时，聚焦AI 后端开发 / 大模型应用开发 / MLOps 岗位，确保三个月后能形成 "可落地项目 + 岗位匹配技能" 的竞争力。
核心原则
不碰纯算法（避开数学推导，聚焦工程落地）；
复用现有优势（Java、分布式、大数据处理经验直接嫁接）；
以 "项目驱动" 学习（每个阶段产出可写进简历的实战成果）。
第一阶段（第 1-4 周）：AI 工程化基础 + Java 生态 AI 工具链 ------ 搭好 "技术衔接桥"
目标：掌握 AI 工程核心流程，用 Java 技术栈对接 AI 工具，完成 1 个入门级 demo。
每周任务拆解
第 1 周：AI 工程化流程入门（每天 1.5 小时）
学什么：搞懂 "数据→模型训练→模型部署→服务监控" 全流程（不用深入算法，知道工程上要做什么）。
资源：B 站《机器学习工程入门》（只看 "工程流程" 章节，10 小时内搞定）；读《机器学习工程实战》前 3 章（了解数据标注、特征工程、模型上线基本概念）。
做什么：画一张 "AI 项目工程流程图"，标注出你熟悉的环节（比如数据处理可用 StarRocks，部署可用 Docker），明确自己的优势衔接点。
第 2 周：Java 生态大模型工具深化（每天 2 小时）
学什么：聚焦你已熟悉的langchain4j（Java 大模型开发核心框架），吃透其核心功能。
资源：官方文档（https://docs.langchain4j.dev/）+ 实战教程（重点看 "Model I/O""Chains""Agents" 模块）。
补充：对比 Python 的 LangChain，记录 Java 版本的差异（面试可能问 "为什么用 Java 做大模型开发"，突出性能 / 分布式优势）。
做什么：用 langchain4j 调用 OpenAI / 智谱 / 讯飞的 API，开发一个 "单轮问答工具"（输入问题返回答案），跑通 Java 调用大模型的基本流程。
第 3 周：AI 场景数据处理（复用你的大数据经验）
学什么：AI 项目的数据预处理逻辑（清洗、格式转换、特征提取），结合你熟悉的 StarRocks/Kafka。
重点：大模型训练 / 微调的数据格式（JSONL、CSV 等），如何用 Java+Kafka 消费原始数据，用 StarRocks 存储清洗后的训练数据。
资源：《大模型数据处理实战》（看 "工程化处理" 章节）；StarRocks 官方文档中 "AI 数据湖对接" 部分。
做什么：写一个 Java 工具类，实现 "从 Kafka 读取原始文本数据→清洗（去重、脱敏）→转换为 JSONL 格式→写入 StarRocks"，模拟大模型训练数据的预处理流程。
第 4 周：第一阶段复盘 + demo 整合
整合第 2、3 周成果：开发一个 "带数据预处理的问答工具"------ 先用 Java 清洗 StarRocks 中的历史问答数据，再用 langchain4j 基于清洗后的数据生成回答（类似 "企业内部知识库问答" 的简化版）。
输出：把代码传到 GitHub，写清功能、技术栈（Java+langchain4j+StarRocks），作为第一个项目成果。
第二阶段（第 5-8 周）：大模型应用开发 + MLOps 基础 ------ 构建 "核心竞争力"
目标：掌握完整大模型应用开发流程，学会模型部署与监控，完成 1 个中型项目（可写进简历的核心项目）。
每周任务拆解
第 5 周：大模型应用架构设计（结合你的分布式经验）
学什么：大模型应用的典型架构（前端→API 网关→大模型服务→数据存储），如何用你熟悉的 Spring Cloud、Nginx、Redis 支撑高并发。
重点：大模型 API 的缓存策略（用 Redis 缓存高频问题答案）、请求限流（用信号量 / Redis 实现，复用你之前的并发控制经验）。
资源：参考 "LangChain4j + Spring Boot" 实战案例（GitHub 搜关键词）；《大模型应用架构设计》（看 "高可用设计" 章节）。
做什么：画一张 "企业级大模型问答系统架构图"，标注出你负责的模块（比如用 Spring Boot 写后端接口，Redis 做缓存，Nginx 负载均衡）。
第 6 周：Agent 开发深化（你的技能里提到了 Claude Agent 框架）
学什么：Agent 的核心逻辑（任务拆分、工具调用、多轮决策），用 langchain4j 或 Claude Agent 框架实现复杂任务处理。
重点：如何让 Agent 调用外部工具（比如调用你的半导体测试数据平台 API，自动生成分析报表）。
资源：langchain4j 官方 "Agent with Tools" 教程；Claude Agent 开发文档（聚焦 Java 集成方式）。
做什么：扩展第 4 周的项目，增加 Agent 能力 ------ 用户问 "某批次半导体测试数据异常原因"，Agent 自动调用数据平台 API 获取数据，再用大模型分析并返回结论（多轮对话 + 工具调用）。
第 7 周：MLOps 基础（模型部署与监控，复用你的 Docker / 监控经验）
学什么：模型部署的基本方式（API 部署、容器化部署），监控指标（响应时间、准确率、幻觉率）。
重点：用 Docker 部署开源大模型（如 Qwen-7B），用 Spring Boot 写接口调用本地模型；用 Prometheus+Grafana 监控模型服务性能（复用你之前的系统监控经验）。
资源：B 站《Docker 部署大模型教程》；MLflow 官方文档（了解模型版本管理基础）。
做什么：把第 6 周的项目容器化 ------ 用 Docker 打包 "Java 后端 + 本地开源模型"，编写 Dockerfile 和部署脚本；用 JMeter 压测接口，记录性能数据（呼应你之前的高并发优化经验）。
第 8 周：中型项目完善 + 文档输出
完善项目：增加用户认证（用 Spring Security）、日志记录（Slf4j）、异常处理（全局异常拦截），让项目更贴近生产环境。
输出：GitHub 项目文档补充 "架构设计""性能优化点"（比如用 Redis 缓存减少模型调用次数，Docker 部署提升扩缩容效率），突出你的 Java 后端优势。
第三阶段（第 9-12 周）：项目强化 + 面试准备 ------ 瞄准 "岗位匹配度"
目标：打磨 2 个核心项目，针对性准备面试，形成 "技能 + 项目 + 话术" 的闭环。
每周任务拆解
第 9 周：项目深度优化（突出你的工程优势）
优化点 1：针对大模型应用的 "响应慢" 问题，用你熟悉的 "生产者 - 消费者模型 + 线程池" 优化并发处理（参考你之前解决 OOM 的经验）。
优化点 2：用 StarRocks 存储用户对话历史，实现 "上下文记忆" 功能（复用你千亿级数据处理经验，强调 "大模型 + 大数据" 的结合）。
输出：项目 README 补充 "性能优化案例"，量化成果（比如 "响应时间从 500ms 降至 100ms，支持 100 并发用户"）。
第 10 周：行业场景结合（贴合你的半导体背景，增加差异化）
学什么：了解 AI 在半导体行业的应用（比如良率预测、缺陷检测的工程落地），把你的项目和行业结合。
做什么：在项目中增加 "半导体测试报告自动生成" 模块 ------ 用户上传测试数据，Agent 调用分析工具生成带图表的报告（用你熟悉的报表统计逻辑 + 大模型文本生成）。
优势：面试时能说 "既懂半导体行业数据，又能开发 AI 工具，降低跨行业学习成本"。
第 11 周：面试高频考点攻坚
技术面重点：
大模型应用开发：langchain4j 的 Chains/Agent 原理、如何解决大模型 "幻觉"（结合你的数据处理经验，说 "用精准的行业数据约束模型输出"）。
MLOps：模型部署方式对比（API 调用 vs 本地部署）、如何监控模型性能（复用你线上监控经验，说 "用 JVM 监控 + Prometheus 结合，兼顾服务与模型指标"）。
工程能力：如何用 Java 生态支撑大模型高并发（举例 Spring Cloud 负载均衡、Redis 缓存策略）。
资源：牛客网 "AI 工程岗面经"（搜 "大模型应用开发""MLOps"）；整理 30 个高频问题，写好回答提纲。
第 12 周：简历优化 + 模拟面试
简历改写：把工作经历中的 "半导体数据平台" 和 AI 关联（比如 "为千亿级测试数据构建处理引擎，支撑 AI 模型的训练数据输入"）；项目经验重点写 2 个 AI 项目（突出 Java+AI 工具 + 分布式的结合）。
模拟面试：找同行或用 AI 工具模拟面试，训练 "用工程经验解释 AI 问题" 的话术（比如被问 "如何处理大模型数据延迟"，答 "参考之前用 Kafka 削峰填谷的经验，设计异步数据处理管道"）。
关键资源清单（高效学习用）
工具文档：langchain4j 官方文档、Docker 部署大模型指南、MLflow 入门教程。
实战项目：GitHub 搜 "langchain4j spring boot example""java ai agent demo"（模仿后改造成自己的项目）。
面试资料：牛客网 "AI 工程化岗位面经汇总"、知乎 "Java 工程师转型 AI 后端经验"。
按这个路线推进，3 个月后你会形成 "Java 后端 + 大模型应用开发 + MLOps 基础" 的复合能力，项目经验能直接匹配岗位需求，转型成功率会非常高。如果某周任务太满，优先保证 "项目实战" 部分（简历上的项目比纯理论更重要）。需要某阶段的具体学习资料链接，可以告诉我，我帮你整理～