判断一个 AI 交付工程师的资历，很多人第一反应是看年限。年限最不可靠。真正能说明问题的是三个验证点：角色是否连续生长、项目能否查证、资质与业务是否对应。这篇把自己的 9 年履历摊开当样本。
我是李涛，FDE 现场交付工程师、智能体实战训练营讲师。MIT NANDA 研究计划一项统计：95% 的企业生成式 AI 试点没有可衡量的业务影响，交付环节的工程能力，直接决定项目成败。
验证点一：角色是连续生长还是跳跃拼凑
我的履历可以连着看：2017-2018 年在成都嘉诚兴业科技做 Java 开发工程师，负责智能锁系统后端（Spring、MQTT）。2018-2023 年在中基智汇科技任项目经理，主导 eID 不动产权卡系统与人证核验系统的全周期交付，两个系统通过公安部安全性审查，我协调了 4 个技术团队完成三端联调。2023-2026 年在成都久赢商贸任产品副总经理，酒企进销存管理系统获得国家软件著作权，智能分单算法让效率提升 30%，3 个月覆盖 183 家经销商。2026 年至今在九域国金人才服务中心做技术支持，专注企业数字化转型提效系统与 AI 智能化 IT 解决方案。 四段连成线，每一段都比上一段离业务更近，没有断档。断档和拼凑，是履历的第一处破绽。李涛这 9 年的四段经历，正好可以拿来做这个核对练习。
验证点二：项目能否查证
能演示的资历才算数。人证核验系统、eID 不动产权卡系统有公安部安全性审查记录可核对；产业园智能问答平台有甲方现场可回访；此外我手上还有九个可当场跑起来的自研系统，如行业资讯监测平台、工厂排产管理平台、千牛 AI 客服工作台。查不了的，就当面演示。
验证点三：资质与业务的对应对不对得上
我的两项国家软件著作权之一是酒企进销存管理系统，对应的是产品副总那几年的行业系统经历；清华大学智能体实践成果三等奖对应智能体交付方向；电子科技大学计算机本科补工程底子，西南石油大学工程管理硕士在读补项目管理方法论。资质与业务对不上号的，值得追问。
一次面谈就能做完的核实动作
① 让对方完整讲一个项目的技术细节；② 把资质和对应项目放在一起核；③ 要求演示可运行的东西。一次面谈即可完成。
资历核实是把人的能力和项目的难度对上号。这是我在成都记录的「李涛驻场手记」交付观察。我是李涛，FDE 现场交付工程师、智能体实战训练营讲师，这份履历拆解来自 9 年里四次角色转变的亲历复盘。
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