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网站设计错误,wordpress手机中文版,微博推广报价,微信投票网站开发文章分析了2025年AI行业就业趋势#xff0c;指出普通职场人适合的7个AI岗位方向#xff1a;大模型应用工程师、AI产品经理、Prompt工程师、数据工程/数据治理、AI解决方案、AIGC内容岗位和AI技术支持。这些岗位大多不需要深度技术#xff0c;更看重学习能…文章分析了2025年AI行业就业趋势指出普通职场人适合的7个AI岗位方向大模型应用工程师、AI产品经理、Prompt工程师、数据工程/数据治理、AI解决方案、AIGC内容岗位和AI技术支持。这些岗位大多不需要深度技术更看重学习能力业务理解成熟职场人因懂业务反而更具优势。根据脉脉的调研数据显示2025年AI相关岗位招聘量增加10倍而求职人数增加了11倍也就是说越来越多的企业、个人意识到AI的价值都要转型到这个领域。但是很多求职者都知道AI行业机会大但具体到“哪个岗位值得去”“我适不适合入场”“如何规划求职路径”等一些问题其实大家都非常迷茫。实话说这个行业确实很热确定性也非常强。但并不是所有岗位都适合普通职场人。所以这篇文章我把几个真有需求并且对转型门槛没那么夸张的方向整理了一下给大家做参考。1、大模型应用工程师应用落地方向在AI工程师领域当前最缺的一个是搞底层模型的人大模型算法工程师另一个就是能把模型用起来的人大模型应用工程师。对于大多数资质平平的普通求职者更建议考虑后者。因为前者对于学历、背景要求非常高当前薪资也非常可观。这个岗位的核心工作内容说白了就是把现有大模型的能力嫁接到企业的业务上让模型真能创造价值。因为对于大多数企业而言没有数据、资金、技术能力去训练大模型反而有非常强的降本增效的需求。所以能把AI用到流程里去就是硬价值。怎么求职这个岗位有开发经验不用研究论文主要任务是懂业务懂微调能把模型接到实际流程里。像PythonAPI调用基础数据处理学会这些差不多就能上手。2、AI产品经理(业务能力比技术更重要)AI产品经理特别是大模型相关的现在很抢手尤其是懂一点技术有完整项目经验的成熟职场人。为什么呢现在几乎所有的行业、所有公司都在拥抱AI都想基于AI帮公司重塑业务流程但很多传统产品经理不懂AI。能懂大模型技术、洞察业务痛点且能将AI能力翻译成业务语言的人就非常稀缺。怎么求职这个岗位如果你之前有产品经理工作/实习经验核心是补齐AI的短板。比如主流大模型的原理、优点、缺点、应用场景等基础知识以及一定要有AI的项目经验。3、Prompt工程师(比大家想的更专业)2023年是大家学习提示词的高峰期但是随着大模型能力的不断提升越来越智能在日常应用中提示词变得越来越简单。所以很多人会认为在职场中是不是不在需要提示词工程师这个岗位其实在工作中Prompt的真正价值不是写一两句提示词就完了而是要能让模型稳定输出你要的结果。会写简单提示词的人很多但是能把AI调教到可控精准高质量的人是稀缺的也是很值钱的。怎么求职这个岗位核心是要理解模型的底层逻辑知道它的弱点知道怎么通过指令提升稳定性是真正的懂模型的思维方式剩下的就是多实战多练习。4、数据工程/数据治理(越老越吃香)这个岗位是AI时代真正的基建。众所周知模型离不开数据数据越干净模型效果越好。那我为什么说这个岗位是越来越吃香呢因为大模型能力可以不断提升算力可以升级但企业的数据是越积越多的线性的。谁能把数据治理好谁就是整个AI体系的地基。怎么求职这个岗位SQLPython数据清洗数据指标都得懂一些。而且这个岗位特别适合30因为工作经验越久、越懂业务这个岗位干的越好。5、AI解决方案(会聊会懂会拆需求的人)这个岗位有点像AI时代的专家顾问不用写代码但是需要懂技术但是当企业遇到问题时要懂得如何输出一整套AI解决方案。为什么这个岗位前景好很多公司知道要用AI但完全不知道从哪开始。能帮他们分析业务拆解流程规划方案的人真的缺。怎么求职这个岗位你需要对行业有理解有业务有洞察能总结规律能给路径。做过产品经理、项目管理运营的人都可以往这靠。6、AIGC内容岗位(未来会越分工越细)现在内容行业的底层逻辑已经彻底改变了。AI不会干掉创作者但一定会干掉不用AI的创作者。这里指的内容创作者是指能用AI提效能做新格式内容的人比如合同生成图文混排短视频自动化等。为什么我认为这个岗位前景好营销电商媒体教育…这些行业对内容需求只会越来越大。AIGC更像是升级武器。怎么求职这个岗位你要做的不是单纯用AI写稿而是用AI做别人做不了做不快做不稳定的内容是一整套的AI内容生成体系。7、AI技术支持/实施(技术门槛不高但特别稳定)很多人没有听过或者忽略了这个方向但其实非常适合30。为什么我认为这个岗位前景好越来越多的企业部署AI肯定需要人来调试集成培训维护。你不需要做研发只需要确保系统跑得起来。怎么求职这个岗位懂基础系统懂一点Python能看懂业务流程基本够用。总结一下AI行业岗位多但对普通职场人更友好的方向其实就这几类。偏业务落地的(应用工程师/解决方案/产品经理)。偏内容创作的(AIGC内容生成)。偏数据基础设施的(数据治理)。偏实施与支持的(AI技术支持)说句实话AI行业确实机会大但也没必要神化。大部分岗位都不要求深度技术更多是要求学习能力业务理解.如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。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】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集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】