一、AI行业的招聘趋势以及人才紧缺度根据脉脉《2025年人才报告》显示人工智能成为2026最缺人行业⼈⼯智能⾏业的⼈才紧缺指数⼈才需求量/⼈才投递量为0.83也就是说这个领域人才缺口巨大且没那么卷。而且随着ChatGPT4.0的大火这种趋势在2023年强势蔓延。目前各行业内人士的共识就是AI产品经理超级缺人大小公司都缺。我最近跟小米、百度的资深AI产品沟通他们反馈在大量招人只要有AI相关的项目经验学历别太差就能拿到面试机会。而且领导很舍得给钱涨薪40-60%很正常。在AI领域特别是最近大火的AIGC方向招聘量最大的就是两类岗位一类是研发类一类是产品类。整体上这两类岗位的薪资也最高也最建议大家求职这两类岗位。根据脉脉高聘人才智库的数据显示AIGC领域热招岗位中图像识别、算法研究员、深度学习岗位的薪资均已达到百万。此外AIGC产品经理作为非技术岗薪资水平也达到90万元与其他领域相比占据较大优势吸引大量产品人才投递。二、AI产品经理的具体工作流程及知识体系其实AI产品经理整体的工作流程跟互联网产品经理非常类似。具体的工作流程有以下几个步骤定义需求——数据准备——产品设计——上线反馈。一定义需求AI产品经理本质还是“产品经理”最核心的工作还是找到需求专注于产品价值。AI是个用新技术的解决问题的工具对于产品经理来说最主要的工作还是去思考用这个工具能够解决什么以前不能解决的需求或者用什么更好的方式解决原来的需求。结合自己的行业经验去洞察去发现问题作为“产品经理”本质的、核心的意义还是不变的。2.如何通过AI解决——技术理解找到需要解决的问题后在如何解决方面涉及到了对AI的技术理解。根据产品现状不同的的产品对应的技术方向不同。AI大的技术方向有计算机视觉、自然语言处理、语音工程、规划决策、大数据分析。根据自己所做产品的行业对不同的技术理解有不同的要求。AI是一个找出对应关系的工具把行业内的需求转化成的“输入”和“输出”的问题然后收集数据整理成训练集给AI进行学习。不同技术方向下的“输入”和“输出”形式会有不同。二数据准备当定义好需求明确了根据需求要给AI定义的“输入”和“输出”是什么之后接下来就需要为AI准备“输入-输出”的训练集并训练AI了。必须要说明的是这个环节是针对于非大模型类的AI产品经理需要做的事情当然大模型出现之后如果是针对AIGC领域的产品经理是不需要做这件事的。所以当下对于技术背景不是很强的小伙伴AIGC领域的产品经理是一个可以重点考虑的方向。我把数据准备分成了三个阶段数据来源——数据定义——数据交付。在这三个阶段中需要的规划、收集、整理数据的能力我觉得是AI产品经理与传统产品一个非常大的差别了。1.数据来源就像传统产品一样产品开始前必须先确定数据来源。传统产品的数据来源是直接给提供给用户的使用数据AI的数据来源是指训练AI的数据来源。我把数据来源分成了两个方面第一个是为AI准备的基础数据第二个是结合产品设计在和用户交互中收集的数据。基础数据是用来制作AI产品的数据交互中收集的数据是产品上线后用户对产品进行训练的数据。1基础数据产品经理首先要找到合适的数据源它可能会是所做产品原来的数据积累也可能是各方收集的数据甚至人力撰写而来的数据。这些数据需要被整理成教育AI的训练集和测试集。大量的深度学习对数据的质量也有很高的要求。准备训练集和测试集是AI产品经理相对与传统产品经理新增的任务也是一个非常艰难和繁杂的任务而且任务量很大需要团队一起配合完成并且不断探索更加简便的方法。2在交互中收集数据AI产品并不像传统产品一样每一版是一个固定的形态。它有一个很大的特质是“动”AI是成长的是不断进步和变化的和用户交互的过程就是它的迭代过程。交互中的数据是数据来源的一个重要方面。3数据定义当有了数据来源接下需要为AI整理训练集和测试集。这期间涉及到很多繁杂的工作大量的数据清洗、整理数据并且有非常多需要考虑的问题用什么样的方法清洗和整理数据设置什么样的“输入”和“输出”能够保证测试集训练出的机器能更好的运用在实际场景中在交互中要收集什么数据用什么样的形式收集数据如何把收集数据的交互更好地融合在用户的使用中这些都是AI产品经理面对数据时需要考虑的每一个问题下都有非常非常多的内容需要探索。在真正的实践过程中还有各种各样的疑难杂症需要根据机器学习效果对训练集进行不断的不断的调整和修改。三产品设计定义好了产品需求后就可以开始进行产品设计了。产品设计本质和传统产品经理的工作是一样的根据需求和问题做出能解决问题的产品。我主要两个方面基础功能、动态中发展。1基础功能产品的大框架肯定还是基于我们的产品本身的形态它是一个智能音箱还是一个智能电视还是在App里的一个智能助手…接下来看我们要完成的需求如果它是一个用在App里的智能助手现在要训练它完成“找功能”这个需求那么产品的形态和设计肯定就是围绕着“找功能”来做。相信这部分工作互联网领域的产品经理是完全没有任何难度的。2动态中发展动态中发展的含义两个方面第一个在上文中已经提到了产品在使用中迭代。要在产品设计中添加数据收集的设计通过产品的不断使用不断从用户那里得到更多的更深入的数据在使用中为AI进行训练在AI解决问题越来越准确和深入的过程中迭代产品。基于新获得的更加深入和了解用户的数据也可以为该场景下更加深入功能的制作提供基础。比如一开始只能帮助用户唤起应用之后就可以考虑帮助用户唤起并使用应用内的内容。第二个动态指的是用户和产品的交互是动态的。不同于传统产品点一个确定按钮就是确定按钮点一个取消就是取消在语音对话等场景下产品的功能是需要在和用户的动态交互中被唤起的。当然这里主要谈到的是语音对话等场景下大部分用在搜索、推荐等传统界面内的AI交互还是和互联网界面一样。而语音场景下和用户不断对话的情况涉及到了场景剧本编写、多轮对话设计、词槽设计等方面还有语音交互的规则以及经验。比如地图应用的小助手使用场景多在开车用户开车时用户会问些什么怎样编写剧本怎样进行词槽填充在未来也会出现越来越多AI产品不局限在固定的界面内AI产品经理面临的是对更丰富和广阔的场景的把握。四上线反馈AI产品上线之后一般是需要做三件事1模型评估指标体系的搭建这部分应该是在产品定义之初就搭建好2指标的计算逻辑设计3模型验收测试。根据以上AI产品经理工作流程的梳理我梳理了3大技能模型如上图所示如果有兴趣想提前布局进入AI产品经理的领域的同学可以根据这个作为方向一点点的提升自己的能力。最后唠两句为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200% 远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。那0基础普通人如何学习大模型 深耕科技一线十二载亲历技术浪潮变迁。我见证那些率先拥抱AI的同行如何建立起效率与薪资的代际优势。如今我将积累的大模型面试真题、独家资料、技术报告与实战路线系统整理分享于此为你扫清学习困惑共赴AI时代新程。我整理出这套 AI 大模型突围资料包【允许白嫖】✅从入门到精通的全套视频教程✅AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天✅大模型书籍与技术文档PDF✅各大厂大模型面试题目详解✅640套AI大模型报告合集✅大模型入门实战训练这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】①从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤640套AI大模型报告合集⑥大模型入门实战训练如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】