要进入并做好人工智能的工作，核心在于将业务价值与技术能力深度结合：清晰选择岗位方向，分层搭建编程与统计、机器学习与大模型、MLOps与评估的技能框架；以可复现的作品集证明端到端能力；依据合规、成本与生态选择国内外平台与开源组件；在DataOps、MLOps与AIOps流程中稳健交付，并以指标驱动迭代；同时遵守数据保护与负责任AI原则。围绕评估闭环、合规默认与产品化思维持续学习与优化，方能在真实场景中稳定交付可解释、可扩展的AI系统。

进入人工智能工作的核心是先明确目标岗位，再以端到端作品集证明业务价值，结合数学统计、工程化与大模型实践构建通用能力，并以合规与治理为落地底线。通过小步快跑的实战项目、定制化求职与可验证证据提升命中率，同时根据国内外生态差异选择合适平台与行业场景，形成数据、评测与交付的可复用资产，从而实现长期职业成长与可迁移价值。