Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

ai就业

Answer

以下是关于 AI 就业的相关信息：

AI 就业市场：

  1. 求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下公司是否靠谱。
  2. 部分公司未搞懂 AI 能为自身带来的价值，只是跟风要做 AI，求职者需有咨询和商业化思维，帮助公司厘清业务增长机会。
  3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上对其岗位职责和任职要求也不同，未来会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。
  4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，还需业务创新，找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。

AI 求职所需的技能：

  1. 核心技能包括产品设计与开发（如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等）、人工智能与技术（如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、产品设计与规划、大语言模型、云计算等）、市场与用户研究（如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等）、沟通与协作（如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等）、分析工具与方法（如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等）。
  2. 非核心技能包括技术与开发（如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等）、数据分析与人工智能（如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等）、市场营销与销售（如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等）、管理与沟通（如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等）。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

基于我之前也实操了一些AI落地项目（后面分享），我实际聊了一些AI企业的就业机会，谈谈个人的想法。1）鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到offer，除了看boss直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱；2）一些公司实际上没搞懂用AI能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会；3）不同公司对AI产品经理的定位不同，所以招聘市场上对AI产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。4）有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂AI或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成PMF验证，海外有很多优秀案例。

邬嘉文：AI求职助手

|核心技能|非核心技能||-|-||产品设计与开发：<br>产品设计<br>产品规划<br>用户需求分析<br>交互设计<br>用户体验<br>产品开发<br>产品逻辑思维<br>产品测试<br>功能规划<br>产品创新<br>产品策划<br>人工智能与技术：<br>人工智能<br>NLP(自然语言处理)<br>AIGC(人工智能生成内容)<br>AI技术<br>AI产品设计<br>AI产品规划<br>大语言模型(LLM)<br>云计算<br>市场与用户研究：<br>竞品分析<br>用户调研<br>市场分析<br>市场需求分析<br>用户需求洞察<br>沟通与协作：<br>沟通能力<br>跨部门协作<br>跨团队协作<br>执行力<br>分析工具与方法：<br>SPSS(统计分析软件)<br>学习能力<br>创新与思维：<br>创新思维<br>用户思维<br>审美|技术与开发：<br>数据库<br>技术规划<br>OpenCV<br>ERP<br>产品经理<br>需求文档<br>ASR(自动语音识别)<br>Mysql<br>Hadoop<br>Spark<br>数据结构<br>数据处理<br>软件开发<br>Python<br>SQL<br>数据分析与人工智能：<br>行业动态<br>医疗知识图谱<br>数据质量<br>算法开发<br>模式识别<br>Kafka<br>数据洞察<br>数据分析<br>推荐算法<br>市场营销与销售：<br>市场洞察<br>市场营销<br>市场调研<br>功能设计<br>自驱力<br>协调能力<br>资源协调<br>管理与沟通：<br>管理<br>产品生命周期管理<br>生命周期管理<br>需求管理<br>英语|

邬嘉文：AI求职助手

|核心技能|非核心技能||-|-||产品设计与开发：<br>产品设计<br>产品规划<br>用户需求分析<br>交互设计<br>用户体验<br>产品开发<br>产品逻辑思维<br>产品测试<br>功能规划<br>产品创新<br>产品策划<br>人工智能与技术：<br>人工智能<br>NLP(自然语言处理)<br>AIGC(人工智能生成内容)<br>AI技术<br>AI产品设计<br>AI产品规划<br>大语言模型(LLM)<br>云计算<br>市场与用户研究：<br>竞品分析<br>用户调研<br>市场分析<br>市场需求分析<br>用户需求洞察<br>沟通与协作：<br>沟通能力<br>跨部门协作<br>跨团队协作<br>执行力<br>分析工具与方法：<br>SPSS(统计分析软件)<br>学习能力<br>创新与思维：<br>创新思维<br>用户思维<br>审美|技术与开发：<br>数据库<br>技术规划<br>OpenCV<br>ERP<br>产品经理<br>需求文档<br>ASR(自动语音识别)<br>Mysql<br>Hadoop<br>Spark<br>数据结构<br>数据处理<br>软件开发<br>Python<br>SQL<br>数据分析与人工智能：<br>行业动态<br>医疗知识图谱<br>数据质量<br>算法开发<br>模式识别<br>Kafka<br>数据洞察<br>数据分析<br>推荐算法<br>市场营销与销售：<br>市场洞察<br>市场营销<br>市场调研<br>功能设计<br>自驱力<br>协调能力<br>资源协调<br>管理与沟通：<br>管理<br>产品生命周期管理<br>生命周期管理<br>需求管理<br>英语|

Others are asking
有没有ai编程的AI rules
目前关于 AI 编程的 AI Rules 主要有以下内容： 在字节发布的全新 AI IDE Trae 中，由于其过于智能，有时难以控制其立即执行任务，且目前没有全局 AI Rules 的设置，需要用“”来引入规则。 在进行 AI 编程时，应遵循一定的准则。例如，能不编程尽量不编，优先寻找线上工具、插件、本地应用等现成的解决方案，先找现成的开源工具和付费服务，最后再考虑自己编程，且编程时要以终为始，聚焦目标。 在 Trae 中，可以新建一个文件“AI Rules”，将相关规则代码复制进去并保存。在与 AI 沟通需求时引入该文件，AI 会按照规则进行开发。同时，AI 生成的代码可能存在随机性和错误，需要花费时间调试 Bug，可以通过终端、测试网页功能时的“F12”等方式查看报错信息并修复。
2025-03-08
AI绘画，有免费的吗
目前有免费的 AI 绘画工具，例如 Imagen 3，其优势包括无需排队、免费使用、交互人性化、具有较好的语义理解能力以及灵活性等。此外，Stable Diffusion 也是主流的 AI 绘画软件，其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高，但需要较好的电脑配置。如果您想要了解更多关于 AI 绘画的信息，比如具体的安装方法，可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
2025-03-08
利用ai对毕业论文扩写应该使用什么提示词
以下是一些利用 AI 对毕业论文扩写的提示词示例： 1. 请对这部分论文内容进行详细扩展，补充更多相关案例和数据，以增强论证的说服力。 2. 基于现有的论文内容，进一步阐述观点，丰富理论依据，并增加相关领域的前沿研究成果。 3. 对这段论述进行深化，从多个角度展开分析，同时融入更多的学术引用和参考文献。 4. 请将此部分内容扩展为更完整的篇章，增加细节描述，使论述更加全面和深入。 在使用提示词时，要注意内容的准确性和逻辑性，确保扩写后的论文质量得到提升。
2025-03-08
如何利用ai进行毕业论文写作
在毕业论文写作中，AI 技术能够提供多方面的辅助，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需要注意，虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。接收方也应做好准备迎接各种 AI 生成的内容，目前已有检测 AI 生成内容的相关努力在进行。
2025-03-08
怎么系统性的学习AI？
以下是系统性学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 6. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 总之，系统性学习 AI 要注重理论与实践结合，从基础入手，逐步深入，并根据自身兴趣和需求选择重点方向。
2025-03-08
我不会写代码，怎么像个程序员一样利用ai帮我写代码
如果您不会写代码但想利用 AI 帮您写代码，可以参考以下方法： 1. 对于编程小白来说，最好向 AI 提供代码节点中的范例，也就是新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码（从 async def 到 return 的内容）。因为 AI 可能并不清楚代码中规定的输入输出格式（比如代码节点的 Python 语言使用字典的形式来组织输入和输出的变量），所以提供范例可以尽可能减少您需要对 AI 所写代码的改动。 2. 需要向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 最好说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 最好列出输入变量的具体书写形式，以方便 AI 尽可能准确地理解。如果是 Object 或 Array 这样较为复杂的形式，您不会写，可以使用下面这个方法：在前一个节点后接一个“文本处理”节点，选择字符串拼接，输入选择前一个节点输出中所需的那个变量，拼接内容写{{String1}}就行，然后试运行，展开该节点的运行结果，复制最终输出中“output:”后面的内容即可，如果内容太长，提问时可省略不重要的具体内容，保留书写形式即可。 5. 说清楚代码要实现什么功能，如果功能较为复杂，尽量将运行逻辑说清楚，越清楚越好。描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。 这里给出一个提问范式供大家参考： 请仿照上述代码的结构，用 python 编写代码，实现以下功能： 输入变量为。 输出变量为。 。关键步骤请附上注释。 另外，如果您在处理 SQL 代码时不会写，也可以让 AI 帮忙。例如，您可以将以下内容发送给 AI：学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql。之后按照 AI 的回复要求提供具体需求，如数据库表名称、操作类型、相关字段等，AI 会为您生成相应的 SQL 语句。 在使用代码节点时，即使您不是程序员，也可以让 AI 帮您写代码。但要先搞清楚输入和输出以及想要代码实现的逻辑。比如在处理谷歌搜索节点的输出作为 Code 节点的输入时，要先了解相关字段，如 link（网址）、title（标题）、snippet（简短介绍）、source（来源）等。
2025-03-08
告诉我211本科人工智能毕业一志愿考研结果不理想，很可能被调剂到一个双非院校，请给我在就业方面一个合适的方向（包括但不限于大学老师、大厂、中小厂、国企、考公考编、选调生等）
对于 211 本科人工智能专业毕业，考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况，在就业方面可以有以下几个方向： 大学老师：如果您有继续深造的意愿，在研究生阶段取得优异成果，未来仍有机会进入高校任教，但可能相对较难进入重点高校。 大厂：大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非，但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能，仍有机会进入大厂。 中小厂：中小厂对于学历的要求相对宽松，更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会，积累工作经验，为未来的职业发展打下基础。 国企：国企的稳定性较高，对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息，寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编：公务员和事业单位的工作稳定性强，一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生：如果您符合选调生的选拔条件，可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之，无论选择哪个方向，都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质，增加就业竞争力。
2025-03-03
AI有哪些就业方向，要求分别是什么
AI 的就业方向主要包括以下几种： 1. 产品经理：负责 AI 相关产品的规划、设计和推广。要求具备对市场需求的敏锐洞察力、良好的沟通协调能力以及一定的技术理解能力。工作地点如北京、上海等地，薪酬范围较广，从 30 70k 不等，工作年限要求从经验不限到 5 10 年，学历通常要求本科。 2. AI 应用架构岗：专注于 AI 技术在特定领域的应用架构设计。例如在杭州的金融城商行，要求 3 5 年工作经验，统招本科学历，薪酬为 40 60k·13 薪。 需要注意的是，不同企业和岗位对具体的技能和经验要求可能会有所差异。
2025-02-28
关于从事ai的就业前景
以下是关于从事 AI 就业前景的相关信息： 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码，但无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力，所以技术就业市场会为能融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。 对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来，带来挑战的同时也提供新机遇。技术专业人士关键在于理解并适应变化，发展不可替代的技能，在新生态中找到位置。 在就业方面： 1. 学生和应届毕业生：可通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择职业路径并制定规划，还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源提升技能。 2. 职场新人和职业转换者：职场新人能制定职业发展计划，明确短期和长期目标。希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，可获得详细转型路径和必要技能培训资源。 3. 企业：可利用产品评估应聘者 AI 技能水平，选择合适候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才，为员工制定个性化职业发展计划，提升员工职业满意度和留任率。 4. 教育机构：可将相关产品作为学生职业指导一部分，帮助了解职业机会和发展路径，提升就业率，还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供针对性 AI 技能培训。 5. 职业咨询师：可使用产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估，基于产品提供的市场数据和职业趋势分析，为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，AI 就业市场存在一些情况： 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别，除看招聘评价，还要提前收集其他信息。 2. 部分企业未搞懂 AI 能带来的价值，求职者要有咨询和商业化思维，帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同，岗位职责和任职要求也不同，会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层机会在“AI+行业”，只懂 AI 或行业是不够的，业务创新也很重要。
2025-02-10
学习ai以后就业前景如何
学习 AI 以后的就业前景较为乐观，但并非绝对。 人工智能领域存在许多高薪工作岗位，如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术能够在这些岗位上获得不错的收入，且 AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用，这增加了就业机会和职业发展的可能性。 然而，能否在该领域赚钱取决于多种因素。个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解等都至关重要。仅仅学会基础知识可能不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。 对于学生和应届毕业生而言，通过相关产品可以了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自身兴趣和技能，选择合适的职业路径并制定规划，还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源以提升技能。 对于职场新人和职业转换者，可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，能获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。 企业可以利用相关产品评估应聘者的 AI 技能水平，选择合适的候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 教育机构能将相关产品作为学生职业指导的一部分，帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径，提升就业率，还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用相关产品为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估，提升咨询服务质量和效率，并基于产品提供的市场数据和职业趋势分析为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率提升，未来还有巨大的发展潜力，有望创造更多的就业岗位和推动经济增长。但这只是开始，随着 AI 变得更强大以及创新者探索新的应用方式，将会有更多的 AI 应用出现。
2025-02-10
ai小白如何就业
对于 AI 小白就业，以下是一些建议： 1. 岗位技能要求： 市场调研，观察目标群体工作流，创造并拆解需求，选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求，抽象出来集成为一个互联网 APP 产品，写 PRD，画 APP 产品原型图，组织团队进行 APP 产品开发。 具备综合的个人能力、敏捷的产品嗅觉，需求走在用户前面，敢想敢做。 2. 学习途径： 网上有很多基础课程，可找科普类教程学习。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 参考他人经验： 如 AI 创客松中参与同学的自我介绍和分类，其中包括有过简单 agent 开发经验的 prompt 实习生、自学 IT 互联网的 AIGC 爱好者等。 在 AI 摊主速成脑暴会中，了解到不同类型的参与者，如技术背景丰富的人员、产品开发与管理经验丰富的人员、AI 爱好者与学习者、具有内容创作与营销能力的人员等。 总之，AI 小白要通过学习相关知识和技能，积累实践经验，并关注行业动态和他人的经验，来提升自己在就业市场的竞争力。
2024-12-14
AI怎么就业
以下是关于 AI 就业的相关信息： 在 AI 就业市场方面： 1. 求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下公司是否靠谱。 2. 部分公司未搞懂 AI 能为自身带来的价值，只是跟风，求职者需有咨询和商业化思维，帮助公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上的岗位职责和任职要求也不同，未来会逐渐统一标准，这也是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，还需业务创新，找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 从企业组织的结构来看，提供 AI 劳动力的产品有两种形式：AI 同事（雇佣）。 在 AI 与工作场景结合方面，以下是一些应用案例： 企业运营：日常办公文档材料撰写整理；营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询；法律文书起草、案例分析、法律条文梳理；人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议；针对学生情况以及兴趣定制化学习内容；论文初稿搭建及论文审核；帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体：定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情，开放式结局；出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营；数字虚拟人直播；游戏平台代码重构；AI 自动生成副本。 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析；品牌营销内容撰写及投放；自动化库存管理；自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配；客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险：个人金融理财顾问；贷款信息摘要及初始批复；识别并检测欺诈活动风险；客服中心分析及内容洞。
2024-12-11