AI产品经理岗位需求量大吗?好找工作吗?

2024-06-07 20:04

本文主要是介绍AI产品经理岗位需求量大吗?好找工作吗?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

在当今这个科技日新月异的时代,人工智能(AI)已不再仅仅是一个遥远的概念,而是深深嵌入到我们生活的方方面面,从日常的语音助手到复杂的自动驾驶系统,AI的触角无处不在。随着AI技术的广泛应用和持续进步,AI产品经理这一角色的重要性日益凸显,成为了连接技术与市场、推动AI产品创新的关键纽带。那么,AI产品经理的岗位需求量大吗?好找工作吗?答案是肯定的,且充满乐观的展望。

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岗位需求量大

  1. 技术革新驱动需求:随着深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的不断成熟,AI应用的领域不断拓宽,从传统行业到新兴领域,对能够将AI技术与市场需求有效结合的产品经理需求激增。
  2. 行业应用广泛:从金融、医疗、教育到物流、零售,各行各业都在积极寻求AI技术的赋能,以提升效率、创新服务模式,这直接导致了对AI产品经理的强烈需求。
  3. 创新型企业崛起:无论是科技巨头还是初创企业,都在加大对AI产品的研发投入,试图在激烈的市场竞争中脱颖而出,AI产品经理作为产品创新的推手,成为不可或缺的角色。
  4. 政策支持与资金投入:全球多个国家和地区政府对AI技术给予政策支持和资金补贴,促进了AI相关产业的快速发展,间接增加了AI产品经理的岗位需求。

说了这么多,不如看点实际的,我们直接上招聘岗位图!!!
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好找工作吗?

  1. 竞争与机遇并存:虽然AI产品经理岗位需求大,但同时,这个岗位也对候选人的技术理解、市场洞察、项目管理等多方面能力提出了较高要求,意味着竞争同样激烈。拥有相关行业背景、技术基础以及成功项目经验的候选人会更受欢迎。
  2. 持续学习与适应变化:对于想要进入这一领域的求职者,不断学习最新的AI技术和行业动态,提升自己的综合素质和跨领域合作能力,是提高求职成功率的关键。
  3. 创新思维与实战经验:企业不仅看重应聘者的理论知识,更看重其在实际项目中的创新应用和解决问题的能力。因此,积累相关项目经验,哪怕是从辅助角色开始,都是宝贵的资本。
  4. 构建人脉与展示自我:积极参与行业交流、技术论坛、在线课程等,不仅能学习新知,还能扩大人脉,增加被猎头或雇主发掘的机会。

AI产品经理岗位需求量确实在不断增长,为求职者提供了广阔的空间,但同时也要求求职者具备较强的专业能力和持续学习的精神。在这个快速发展的领域,不断充实自己,保持对新技术的热情,你就能在AI产品经理这条道路上越走越远,找到属于自己的舞台。

如果正在看文章的你,想要学习AI,但苦于没有方向,不知道怎么学习,这里分享一份涵盖了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。这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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一、大模型的学习路线

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。

二、产品经理学习资料

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三、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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四、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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五、AI大模型商业化落地方案

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六、面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下。
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