近期有很多社招的小伙伴都在看转行的机会，同时马上要到了秋招的季节，校招生们都在积极选择第一份工作。所有人想要进入一个有前景、高薪高潜力的黄金赛道。

2025年如果大家看新机会，重点给大家推荐AI领域的岗位。先看一组数据：

1）根据 《脉脉：2024人才迁徙报告》 显示，2024年互联网岗位量减少一半，碳中和岗位量翻倍，新能源汽车求职入数增长两倍以上，人工智能成为2022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，目前该领域仍处于⼈才相对紧缺状态。

2）根据 《脉脉：2023年AIGC人才趋势报告》 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。

3）在小红书等平台上，各行业内人士的共识就是：AI产品经理超级缺，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。

人工智能行业的产品经理方向是很多互联网人转行的首选方向，但是作为没有行业背景的产品， 你知道AI产品经理岗位面试都会关注哪些内容吗？

第一 类：自我介绍

核心是1分钟的时间简单讲清楚自己的项目经历、教育经历、工作经历、实习经历与求职岗位的匹配度即可。

这一类问题的回答技巧可以参考《产品经理高频面试100题及答案解析》，里面每一道题都有详细的答案解析。

第二类：AI技术背景

2.1 你之前负责产品中使用的最核心的算法是什么？这种算法有哪些优缺点？

2.2 对深度学习有哪些了解？深度学习的应用场景有哪些？

2.3 你熟悉哪几种深度学习和机器学习算法？都有哪些区别？

2.4 对于AIGC和大模型了解多少？

2.5 对于自然语言处理（NLP）的实现逻辑了解多少？

第三类：工作场景类

3.1 AI算法工程师不认同你的架构或者设计怎么办？

3.2 如果公司研发资源不足/技术水平不足以实现你想要的效果，怎么办？

3.3 训练模型时，数据集都有哪些来源？找不到合适的数据集怎么办？

3.4 工作中，用什么样的方法清洗和整理数据？

3.5 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？

3.6 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？

3.7 一款AI产品/应用落地整个过程中，产品经理的工作流程和核心职责是什么？

第四类：AI产品经验

4.1 系统的介绍一下你负责的2款AI产品

4.2 你认为AIGC/AI产品未来的发展方向是？

4.3 说下你负责的XX项目的具体实现逻辑

4.4 关于XX场景下的XX问题，你的这款产品是如何解决的？

4.5 工作中做的最失败的事情/项目是什么？

4.5 工作中积累的最有价值的经验是什么？

第五类：产品素养类

5.1 AI产品和普通产品有什么区别？工作流程以及核心技能等维度

5.2 AI产品设计的方法论是什么？

5.3 AI目前在B和C有哪些落地场景？

5.4 什么样的AI产品算是成功的产品？

5.5 平时在哪些网站/渠道学习AI产品知识？

第六类：行业认知

6.1 对于整个AI行业有哪些认知？AI的三大子领域什么？

6.2 未来AI会有哪些商业化的模式/可能性？

6.3 AI未来的落地场景会有哪些？举例4个核心场景

第七类：其他问题

7.1 为什么想做AI产品？

7.2 你做AI产品有哪些优劣势？

7.3 未来的职业规划是什么？

第八类：自由提问

如果感觉可以稳稳的进入下一轮面试，可以问一些团队情况、岗位职责、工作时间、薪资情况、以及之后的面试流程等问题；

如果大家要想求职AI产品经理，以上问题一定要认真准备，都是面试高频问题。

😝有需要AI产品经理相关资料的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】