01前言AI时代下的土建人一、AI浪潮开启一个崭新的时代人工智能AI已经从学术前沿走向产业中心成为当前时代最具颠覆性的技术之一。从最早“出圈”的对话式模型ChatGPT的火爆到AI绘画、AI写作等AIGC生成式人工智能内容应用的广泛落地大模型技术的成熟正在重新定义“可能”的边界。过去一年间全球AI行业呈现出前所未有的活力。图 2024年 63%企业都在做ai大模型应用如今各行各业都在抢占AI的“标杆点”AI技术以“3天一迭代2天一更新”的惊人速度推动行业革新从数字化向数智化迈进。AI不再是昙花一现而是每个人都无法忽视的新时代风口。二、赛道崛起生成式AI与AI大模型岗位需求的爆发式增长从最新的数据来看生成式AIAIGC和AI大模型的岗位需求在2023年增长显著成为吸引应届生投递和行业关注的两大热门领域。在行业融合和技术应用深化的背景下这些岗位需求将继续扩大成为未来5-10年内的主要就业增长点之一。图 生成式AI和AI大模型岗位需求三、AIGC职位需求爆发多领域加速布局从AIGC整体需求来看,2023年1-8月,AIGC新发职位同比增长139.76%。分行业来看,IT/互联网/游戏行业的AIGC新发职位占比最多,为62.23%;从同比增长来看,IT/互联网/游戏行业中AIGC新发职位同比增长较为可观,为305.36%。AIGC基于人工智能算法,而IT/互联网/游戏则是催生算法及算法应用最为广泛而深入的行业,因而AIGC职位最多,需求最为旺盛,增速也较为迅猛。图 AIGC新发职位同比增长状况四、AI产品经理时代热潮下的人才缺口新高地在Boss直聘上搜索AIGC或ChatGPT相关关键词时可以看到不仅有高端职位如大模型算法工程师和图像识别专家年薪百万的岗位还有新兴职位如AIGC产品经理、AI设计师和prompt工程师等不论是B端企业服务还是C端用户应用AI产品经理的需求正全面激增成为各行业争相抢夺的人才资源。图 AI产品经理岗位招聘需求02正文让我们详细聊聊AI那么什么是AI它具体能应用于哪些场景围绕AI与产品开发又有哪些岗位值得关注尤其是对于建筑人而言这项技术是否意味着一条崭新的职业路径或者是新的转行机遇带着这些问题我们将逐步剖析AI的核心原理与实际应用并聚焦AI大模型产品经理这一新兴职业探索如何转型进入这个充满机遇的领域。一、AI的定义与AI行业发展现状1、人工智能(AI)是什么基本定义:人工智能(Artificial Inteligence)是一个以计算机科学(Computer Science)为基础由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科。主要目的:研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统企图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。应用领域:包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理等。2、AI发展历程及行业现状自二十世纪50年代图灵提出人工智能概念以来人工智能技术经历了几十年的迅速发展。基于互联网行业飞速发展形成的海量数据、数据储存成本的下降以及GPU的不断成熟人工智能领域的深度学习发挥出了强大的能力在语音识别、图像识别、NLP等领域不断刷新纪录让AI产品真正能够为人所用。随着人工智能在交通、医疗、安防、家居等方面应用加深全球人工智能市场规模持续快速增长2024年全球人工智能市场规模预计达35137亿元国内规模预计达4015亿元。图 生成式AI元年生成式AI元年全球进入AI驱动的生产革命生成式技术是时代际遇21世纪以来全球技术创新进入空前活跃期生成式AI技术的到来被誉为“最具革命性”的技术进步未来产业发展是抢占全球创新高地、重构全球创新版图、重塑全球经济结构的关键节点。我国人工智能产业的发展已驶入快车道。中国信息通信研究院公布的数据显示2023年我国人工智能核心产业规模达5784亿元增速13.9%。工业和信息化部赛迪研究院数据显示2023年我国生成式人工智能的企业采用率已达15%市场规模约为14.4万亿元。迅猛的发展态势和广阔的市场空间为“人工智能”行动的顺利实施奠定了坚实的基础。图 人工智能行业政策风向二、AI在各个行业的落地不仅限于IT和互联网行业政府、金融、医疗、教育、交通等多个领域都在积极加入AI赛道。图 大模型驱动干行百业的AI应用加速爆发AI医疗AI在医疗领域的应用已经渗透到多个层面极大地提高了医疗效率、精准度和患者体验。在医学影像领域AI通过对X光、CT、MRI等影像数据的智能分析帮助医生快速发现疾病的早期迹象大幅提升诊断准确率。此外AI还在药物研发、手术辅助、健康咨询以及公共卫生监测等领域展现了广阔的应用前景为医疗行业注入了强大的创新动力。AI教育目前AI已经被广泛应用于在线教育平台通过自动化作业批改、考试评分和学习进度监控减轻教师工作负担。在教学支持方面AI驱动的虚拟教师和语音助手可以实时解答学生的问题提供互动式学习体验。图 AI在教育行业中用于作文批改和文章润色AI游戏在游戏设计方面AI可以辅助设计者生成独特的关卡、地图和故事情节提升游戏内容的丰富性和创意性。通过智能化的非玩家角色NPCAI赋予游戏角色更真实的行为模式和情感反应增强了互动性和沉浸感。AI通过分析玩家的行为数据为其提供个性化的游戏体验例如推荐定制化内容以及优化操作界面。AI互联网在搜索引擎中AI通过自然语言处理和深度学习算法显著提升了信息检索的准确性和个性化推荐能力在社交媒体和电商平台中AI驱动的推荐系统根据用户行为数据提供精准的内容和商品推送优化用户体验。ai通过优秀的图文处理能力在客服和销售岗位中也被广泛运用AI客服能够7×24小时在线快速解答用户问题处理简单事务并通过自然语言处理技术实现与用户的流畅对话减轻了人工客服的负担。在AI销售方面AI通过分析用户数据精准了解客户需求为客户推荐个性化商品或服务同时优化销售流程。AI技术目前在各个行业中得到了广泛应用这些应用仅是冰山一角随着技术的不断发展AI在更多领域的潜力和应用场景仍在不断拓展。三、AI产品经理的岗位职责AI产品经理的岗位职责1.定义产品愿景和策略AI产品经理需要确定产品的长期目标和短期目标。例如:一个AI驱动的医疗诊断工具的长期目标可能是“成为全球最准确的医疗诊断助手”而短期目标可能是“在本年度内识别并准确诊断10种常见疾病”。2.与数据工程师、算法工程师等成员紧密合作AI产品经理需要与多个团队成员合作包括但不限于数据工程师 (负责数据处理和清洗)、算法工程师 (负责模型训练和优化)和前端工程师 (负责用户界面设计)。3.确保产品满足用户需求AI产品经理需要进行市场调研了解用户的真实需求。例如:对于上的医疗诊断工具AI PM可能需要与医生、患者和医疗机构进行深入交流了解他们在诊断过程中遇到的问题和需求。4.监控产品性能并进行优化AI产品经理需要使用各种工具和技术来监控产品的性能例如: 模型的准确性、响应时间等。如果发现问题他们需要与技术团队紧密合作进行优化。_注以上文字来chatgpt检索结果笔者润色_图 各大招聘软件对AI产品经理的要求四、互联网行业在AI上的布局国内互联网大厂已在AI领域进行全面布局涵盖底层大模型、中间层AIagent开发平台及产品层应用层。除此之外各互联网大厂还在与原有业务场景结合如广告等业务提升原有业务效率并在商业模式上进行了深刻变革。图 互联网大厂AI布局例如腾讯以“产业实用”为核心理念专注于建设AI基础设施、底层模型研发迭代、探索AI与腾讯原有业务场景结合如广告等业务对外toB构建产业生态。再比如大力出奇迹的字节一方面凭借丰富业务场景积累为豆包大模型提供海量数据与多样应用场景且重C端体验先打磨C端产品再拓展B端。另一方面流量优势显著其AI生态在使用场景与流量引入上更具优势像 CapCut和Doubao下载量超ChatGPT夺全球第一助力字节在多模态大模型领域快步前行。图 字节AI布局五、AI产品为什么是建筑人的最佳选择但作为建筑学生也存在以下优势相似度约60%:1.都是产品设计:建筑设计和互联网产品设计的对象都是一个产品只不过形态不一样房子解决的是居住、生活的问题互联网产品决绝的是某一方面需求的问题都要考虑市场需求、用户体验、工程实现成本等多方面的因素。建筑设计师和互联网行业的产品设计师思考问题的流程基本是相似的有很多工作方法也是相通的。2.底层逻辑可迁移:道:发现-分析-定义-解决-迭代问题底层逻辑可迁移60%但缺失可定义和迭代问题能力培养术:用户调研/设计创造/沟通汇报/数据分析现阶段只需知道然后在实际运营场景中运用去掌握熟悉度器:AI Agent等平台经过系统学习后建筑学子基本上都能满足产品软件学习上手较为简单。图 中国与领先国家的AI岗位差距3.新兴岗位人才缺口大由新技术衍生出的各个职业基本上都是面临着很大的人才缺口的所以就会导致大部分从事这个岗位的是从别的行业转行过来的于是对求职人员的过往经历的筛选程度没那么苛刻而这点将会成为转行成功的大契机。建筑已跌至谷底转行宛如人生重新更换赛道所以一定要选择去朝阳行业。譬如“新质生产力”这些国家大力倡导与发展的方向前景与钱景巨大。六、AI产品经理的岗位职责转行AI产品经理需要做很多功课主要可以分为三个核心模块AI产品实战项目经历、岗位认知和AI理论知识。图 转行AI产品经理需要做的功课1、AI产品实战50%具体业务/分析思路/产品设计/方案落地/项目复盘AI产品实战项目经历对求职AI产品至关重要是提高简历匹配度的最重要一环。是检验你是否能负责 AI 产品规划设计方案输出与落地的唯一途径。同时通过AI产品项目的实操也可以让你习得产品经理技能、补足AI知识。学习时长约2个月。2、岗位认知30%JD梳理/项目复盘/简历优化/面试准备岗位认知环节对转行成功与否有 30% 的决定性影响。有了实战项目与 AI 产品认知后当务之急是寻找对口公司和岗位依据招聘详情JD精心修改简历项目经历提高筛选通过率。面试有特定 “套路” 与常见问题类似 “八股文”提前充分准备才能自如应对彰显自身优势与岗位适配性提升转行成功率。学习时长约1个月。3、AI知识20%行业认识/AI算法入门/模型特性AI知识占据了产品经理核心能力的20%。虽然在整体能力中占比相对较小但AI知识是AI产品经理必备的基础能力。需具备一定的机器学习、深度学习、人工智能、大模型相关知识从而理解算法数据处理和模型训练原理。这样才能理解用户使用场景、才能知道如何将这些技术应用于产品设计中去学习时长约2周。01什么是AI大模型应用开发工程师如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型设计开发落地业务的应用工程师。这个职业的核心价值在于打破技术与用户之间的壁垒把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数转化为人人都能轻松操作的产品形态。无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP这些看似简单的应用背后都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。他们不追求创造全新的大模型而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求“学会”解决具体问题最终形成可落地、可使用的产品。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】02AI大模型应用开发工程师的核心职责需求分析与拆解是工作的起点也是确保开发不偏离方向的关键。应用开发工程师需要直接对接业务方深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。在此基础上他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务明确每个环节的执行标准并评估技术实现的可行性同时定义清晰的核心指标为后续开发、测试提供依据。这一步就像建筑前的图纸设计若出现偏差后续所有工作都可能白费。技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。工程师需要根据业务场景的特点选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同选型的合理性直接影响最终产品的表现。同时他们还要对行业相关数据进行预处理通过提示词工程优化模型输出或在必要时进行轻量化微调让基础模型更好地适配具体业务。此外设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求建立敏感信息过滤机制保障数据安全也是这一环节的重要内容。应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通确保数据流转顺畅。在这一过程中他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户实现从技术方案到产品形态的转化。测试与优化是保障产品质量的关键步骤。工程师会开展全面的功能测试找出并修复开发过程中出现的漏洞同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。安全合规性也是测试的重点需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。此外他们还会收集用户反馈通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验让应用更贴合用户实际使用需求。部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线并实时监控运行状态及时处理突发故障确保应用稳定运行。随着业务需求的变化他们还需要对应用功能进行迭代更新同时编写完善的开发文档和使用手册为后续的维护和交接提供支持。03薪资情况与职业价值市场对这一职业的高度认可直接体现在薪资待遇上。据猎聘最新在招岗位数据显示AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。在AI技术加速落地的当下这种“技术业务”的复合型能力尤为稀缺让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品让大模型的价值真正渗透到各行各业。随着AI场景化应用的不断深化这一职业的重要性将更加凸显也必将吸引更多人才投身其中推动AI技术更好地服务于社会发展。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】
转行对谈：转向AI是破茧成蝶还是折翼未来？
01前言AI时代下的土建人一、AI浪潮开启一个崭新的时代人工智能AI已经从学术前沿走向产业中心成为当前时代最具颠覆性的技术之一。从最早“出圈”的对话式模型ChatGPT的火爆到AI绘画、AI写作等AIGC生成式人工智能内容应用的广泛落地大模型技术的成熟正在重新定义“可能”的边界。过去一年间全球AI行业呈现出前所未有的活力。图 2024年 63%企业都在做ai大模型应用如今各行各业都在抢占AI的“标杆点”AI技术以“3天一迭代2天一更新”的惊人速度推动行业革新从数字化向数智化迈进。AI不再是昙花一现而是每个人都无法忽视的新时代风口。二、赛道崛起生成式AI与AI大模型岗位需求的爆发式增长从最新的数据来看生成式AIAIGC和AI大模型的岗位需求在2023年增长显著成为吸引应届生投递和行业关注的两大热门领域。在行业融合和技术应用深化的背景下这些岗位需求将继续扩大成为未来5-10年内的主要就业增长点之一。图 生成式AI和AI大模型岗位需求三、AIGC职位需求爆发多领域加速布局从AIGC整体需求来看,2023年1-8月,AIGC新发职位同比增长139.76%。分行业来看,IT/互联网/游戏行业的AIGC新发职位占比最多,为62.23%;从同比增长来看,IT/互联网/游戏行业中AIGC新发职位同比增长较为可观,为305.36%。AIGC基于人工智能算法,而IT/互联网/游戏则是催生算法及算法应用最为广泛而深入的行业,因而AIGC职位最多,需求最为旺盛,增速也较为迅猛。图 AIGC新发职位同比增长状况四、AI产品经理时代热潮下的人才缺口新高地在Boss直聘上搜索AIGC或ChatGPT相关关键词时可以看到不仅有高端职位如大模型算法工程师和图像识别专家年薪百万的岗位还有新兴职位如AIGC产品经理、AI设计师和prompt工程师等不论是B端企业服务还是C端用户应用AI产品经理的需求正全面激增成为各行业争相抢夺的人才资源。图 AI产品经理岗位招聘需求02正文让我们详细聊聊AI那么什么是AI它具体能应用于哪些场景围绕AI与产品开发又有哪些岗位值得关注尤其是对于建筑人而言这项技术是否意味着一条崭新的职业路径或者是新的转行机遇带着这些问题我们将逐步剖析AI的核心原理与实际应用并聚焦AI大模型产品经理这一新兴职业探索如何转型进入这个充满机遇的领域。一、AI的定义与AI行业发展现状1、人工智能(AI)是什么基本定义:人工智能(Artificial Inteligence)是一个以计算机科学(Computer Science)为基础由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科。主要目的:研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统企图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。应用领域:包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理等。2、AI发展历程及行业现状自二十世纪50年代图灵提出人工智能概念以来人工智能技术经历了几十年的迅速发展。基于互联网行业飞速发展形成的海量数据、数据储存成本的下降以及GPU的不断成熟人工智能领域的深度学习发挥出了强大的能力在语音识别、图像识别、NLP等领域不断刷新纪录让AI产品真正能够为人所用。随着人工智能在交通、医疗、安防、家居等方面应用加深全球人工智能市场规模持续快速增长2024年全球人工智能市场规模预计达35137亿元国内规模预计达4015亿元。图 生成式AI元年生成式AI元年全球进入AI驱动的生产革命生成式技术是时代际遇21世纪以来全球技术创新进入空前活跃期生成式AI技术的到来被誉为“最具革命性”的技术进步未来产业发展是抢占全球创新高地、重构全球创新版图、重塑全球经济结构的关键节点。我国人工智能产业的发展已驶入快车道。中国信息通信研究院公布的数据显示2023年我国人工智能核心产业规模达5784亿元增速13.9%。工业和信息化部赛迪研究院数据显示2023年我国生成式人工智能的企业采用率已达15%市场规模约为14.4万亿元。迅猛的发展态势和广阔的市场空间为“人工智能”行动的顺利实施奠定了坚实的基础。图 人工智能行业政策风向二、AI在各个行业的落地不仅限于IT和互联网行业政府、金融、医疗、教育、交通等多个领域都在积极加入AI赛道。图 大模型驱动干行百业的AI应用加速爆发AI医疗AI在医疗领域的应用已经渗透到多个层面极大地提高了医疗效率、精准度和患者体验。在医学影像领域AI通过对X光、CT、MRI等影像数据的智能分析帮助医生快速发现疾病的早期迹象大幅提升诊断准确率。此外AI还在药物研发、手术辅助、健康咨询以及公共卫生监测等领域展现了广阔的应用前景为医疗行业注入了强大的创新动力。AI教育目前AI已经被广泛应用于在线教育平台通过自动化作业批改、考试评分和学习进度监控减轻教师工作负担。在教学支持方面AI驱动的虚拟教师和语音助手可以实时解答学生的问题提供互动式学习体验。图 AI在教育行业中用于作文批改和文章润色AI游戏在游戏设计方面AI可以辅助设计者生成独特的关卡、地图和故事情节提升游戏内容的丰富性和创意性。通过智能化的非玩家角色NPCAI赋予游戏角色更真实的行为模式和情感反应增强了互动性和沉浸感。AI通过分析玩家的行为数据为其提供个性化的游戏体验例如推荐定制化内容以及优化操作界面。AI互联网在搜索引擎中AI通过自然语言处理和深度学习算法显著提升了信息检索的准确性和个性化推荐能力在社交媒体和电商平台中AI驱动的推荐系统根据用户行为数据提供精准的内容和商品推送优化用户体验。ai通过优秀的图文处理能力在客服和销售岗位中也被广泛运用AI客服能够7×24小时在线快速解答用户问题处理简单事务并通过自然语言处理技术实现与用户的流畅对话减轻了人工客服的负担。在AI销售方面AI通过分析用户数据精准了解客户需求为客户推荐个性化商品或服务同时优化销售流程。AI技术目前在各个行业中得到了广泛应用这些应用仅是冰山一角随着技术的不断发展AI在更多领域的潜力和应用场景仍在不断拓展。三、AI产品经理的岗位职责AI产品经理的岗位职责1.定义产品愿景和策略AI产品经理需要确定产品的长期目标和短期目标。例如:一个AI驱动的医疗诊断工具的长期目标可能是“成为全球最准确的医疗诊断助手”而短期目标可能是“在本年度内识别并准确诊断10种常见疾病”。2.与数据工程师、算法工程师等成员紧密合作AI产品经理需要与多个团队成员合作包括但不限于数据工程师 (负责数据处理和清洗)、算法工程师 (负责模型训练和优化)和前端工程师 (负责用户界面设计)。3.确保产品满足用户需求AI产品经理需要进行市场调研了解用户的真实需求。例如:对于上的医疗诊断工具AI PM可能需要与医生、患者和医疗机构进行深入交流了解他们在诊断过程中遇到的问题和需求。4.监控产品性能并进行优化AI产品经理需要使用各种工具和技术来监控产品的性能例如: 模型的准确性、响应时间等。如果发现问题他们需要与技术团队紧密合作进行优化。_注以上文字来chatgpt检索结果笔者润色_图 各大招聘软件对AI产品经理的要求四、互联网行业在AI上的布局国内互联网大厂已在AI领域进行全面布局涵盖底层大模型、中间层AIagent开发平台及产品层应用层。除此之外各互联网大厂还在与原有业务场景结合如广告等业务提升原有业务效率并在商业模式上进行了深刻变革。图 互联网大厂AI布局例如腾讯以“产业实用”为核心理念专注于建设AI基础设施、底层模型研发迭代、探索AI与腾讯原有业务场景结合如广告等业务对外toB构建产业生态。再比如大力出奇迹的字节一方面凭借丰富业务场景积累为豆包大模型提供海量数据与多样应用场景且重C端体验先打磨C端产品再拓展B端。另一方面流量优势显著其AI生态在使用场景与流量引入上更具优势像 CapCut和Doubao下载量超ChatGPT夺全球第一助力字节在多模态大模型领域快步前行。图 字节AI布局五、AI产品为什么是建筑人的最佳选择但作为建筑学生也存在以下优势相似度约60%:1.都是产品设计:建筑设计和互联网产品设计的对象都是一个产品只不过形态不一样房子解决的是居住、生活的问题互联网产品决绝的是某一方面需求的问题都要考虑市场需求、用户体验、工程实现成本等多方面的因素。建筑设计师和互联网行业的产品设计师思考问题的流程基本是相似的有很多工作方法也是相通的。2.底层逻辑可迁移:道:发现-分析-定义-解决-迭代问题底层逻辑可迁移60%但缺失可定义和迭代问题能力培养术:用户调研/设计创造/沟通汇报/数据分析现阶段只需知道然后在实际运营场景中运用去掌握熟悉度器:AI Agent等平台经过系统学习后建筑学子基本上都能满足产品软件学习上手较为简单。图 中国与领先国家的AI岗位差距3.新兴岗位人才缺口大由新技术衍生出的各个职业基本上都是面临着很大的人才缺口的所以就会导致大部分从事这个岗位的是从别的行业转行过来的于是对求职人员的过往经历的筛选程度没那么苛刻而这点将会成为转行成功的大契机。建筑已跌至谷底转行宛如人生重新更换赛道所以一定要选择去朝阳行业。譬如“新质生产力”这些国家大力倡导与发展的方向前景与钱景巨大。六、AI产品经理的岗位职责转行AI产品经理需要做很多功课主要可以分为三个核心模块AI产品实战项目经历、岗位认知和AI理论知识。图 转行AI产品经理需要做的功课1、AI产品实战50%具体业务/分析思路/产品设计/方案落地/项目复盘AI产品实战项目经历对求职AI产品至关重要是提高简历匹配度的最重要一环。是检验你是否能负责 AI 产品规划设计方案输出与落地的唯一途径。同时通过AI产品项目的实操也可以让你习得产品经理技能、补足AI知识。学习时长约2个月。2、岗位认知30%JD梳理/项目复盘/简历优化/面试准备岗位认知环节对转行成功与否有 30% 的决定性影响。有了实战项目与 AI 产品认知后当务之急是寻找对口公司和岗位依据招聘详情JD精心修改简历项目经历提高筛选通过率。面试有特定 “套路” 与常见问题类似 “八股文”提前充分准备才能自如应对彰显自身优势与岗位适配性提升转行成功率。学习时长约1个月。3、AI知识20%行业认识/AI算法入门/模型特性AI知识占据了产品经理核心能力的20%。虽然在整体能力中占比相对较小但AI知识是AI产品经理必备的基础能力。需具备一定的机器学习、深度学习、人工智能、大模型相关知识从而理解算法数据处理和模型训练原理。这样才能理解用户使用场景、才能知道如何将这些技术应用于产品设计中去学习时长约2周。01什么是AI大模型应用开发工程师如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型设计开发落地业务的应用工程师。这个职业的核心价值在于打破技术与用户之间的壁垒把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数转化为人人都能轻松操作的产品形态。无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP这些看似简单的应用背后都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。他们不追求创造全新的大模型而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求“学会”解决具体问题最终形成可落地、可使用的产品。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 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