月薪30k起，AI产品经理门槛揭秘：零基础转行真的可能吗？

标签：AI 转行技术算法 30k 产品模型个性化

什么是AI产品经理

AI产品经理是对AI技术应用和功能落地负责，并为公司带来商业价值的一群人，主要集中在计算机视觉、语音、策略。

cv：计算机视觉的AI产品，主要负责一些手势、肢体和其他部分检测的相关产品岗

nlp：语音的AI产品，涉及nlp（自然语言处理）、asr（语音识别）、tts（语音合成）的产品岗

策略AI产品：主要做一些人与人、人和视频流、人和商品的匹配的相关工作

AI产品经理薪资

老实说，AI产品岗和普通产品岗相比，薪资、待遇、发展前景等方面的差异，真的挺大的，在30k～60k上下浮动。

根据所在公司（规模、行业地位）、工作经验、项目经验的不同，薪资可能会有1-2倍的上下浮动差异。

工作内容方面，AI产品负责的链路更长，从有一个idea到产品上线，很多因素都会对产品最终实现功能产生影响。

比如说，模型效果怎么样，数据库完不完整，在某个条件下能不能呈现出你想要的效果？

哪些公司在招AI产品经理

有业务需要、有相关功能应用的产品模块，这样的公司肯定要人啊！

想进入AI行业的宝子们，不妨往这里看看：

有AI功能应用的互联网大厂，比如字节、阿里、腾讯、华为。

AI技术服务提供商，比如商汤、科大讯飞、思必驰。

有内部AI算法平台的公司，相当于公司内部的技术应用提供商。

AI产品要学代码吗

如果真的想进入AI行业，你怎么能不知道AI产品需要的能力模型呢？

AI产品仍然是产品经理，所以最最最基本的依旧是，具备普通产品经理的基本素养：

场景和需求的理解能力，沟通表达力，技术理解力，数据分析能力，项目管理能力。

除此之外，尤其要注意以下5个能力模型：

业务洞察力——业务sense、逻辑感知力

AI本身是一个技术，都是为业务发展而服务的，AI产品经理要熟悉业务逻辑，知道怎么去发力推动业务发展。

信息收集能力——海外资料阅读、信息收集力

人工智能产品属于新赛道，很多新的技术和商业模式都起源于国外，AI产品经理的英文信息收集整合能力就非常重要了。

留学生的优势这不就出来了～

技术和业务的平衡感——可落地的产品挖掘力

确认核心需求是基础，此外AI产品经理还需要花更多的时间和精力去思考，如何基于现有的人工智能技术设计可落地的产品方案。

项目管理和沟通能力——交流表达力

AI产品的整个链条很长，一个项目更新一次安装包可能就会有几百种模型，项目管理能力是进度推进、保障的根本。

服务的客户群体不一，有些传统行业比如金融、水电，需要AI产品经理面向客户场景化、形象化解释产品价值。

技术理解力——不精通至少比较了解

AI产品经理是处于AI人工智能行业中的产品经理，对于机器学习和深度学习这类的基础知识至少要掌握。

了解AI产品5大能力模型之后，你才可以扬长避短，对自己的经历进行重塑，提高AI产品上岸成功率。

AI行业特征

这是一个新兴风口上的行业，也是需要一定技术知识储备的行业。这个行业发展如何？有什么特征？

一，不同AI技术的落地成熟度不同，在“搜广推”（搜索、广告、推广）这块表现非常明显。

这项技术基于深度学习AI算法被广泛应用，现在已经非常成熟，也是各互联网大厂实现各种玩法和营收的重点技术支撑。

举个栗子：

百度搜索、腾讯广点通、抖音的个性化推荐，底层逻辑都是运用AI完成个性化搜索、推荐，刺激你“上瘾”，爱上使用这些app产品。

如今，基于AI的个性化推荐技术也已经非常成熟了，可以说是抖音带来了AI个性化推荐的大爆发。

网易云音乐、小红书、soul、今日头条这些互联网大厂，这一块都做得挺好。

其他的，比如cv（计算机视觉）、nlp（自然语言处理）相比AI就兴起、成熟比较晚，17年甚至19年才迎来一些产业的落地。

二，不同AI技术的落地行业不同，简单说就是未来会应用在什么样的行业、什么样的场景。

国内的话，AI主要应用以人脸识别为主，趋于成熟的人脸识别技术在智慧城市、智慧安防等行业大规模应用。

基于大规模的人脸数据，可以实现人脸识别、人像聚档，不止能够统计犯罪预测，更能广泛应用于其他场景。

nlp技术，则是主要应用于医药领域，比如新药的研发。

AI以后将发展到什么程度？会具体朝着什么样的态势走下去？随着发展，主要呈现出2大趋势：

“数字化”向“数智化”发展。智，就是AI算法智能。

传统行业数字化转型给AI带来了落地的机会，AI产业化、to B兴起，AI技术更多用于智慧平台型产业。

金融领域、传统行业，甚至家里的电视大屏，都在逐渐引进一些个性化推荐的AI技术。

举个栗子，你有没有发现：你所看到的电影电视剧频道，跟朋友打开看到的都不一样。

这其实就是，AI算法根据平日习惯“预判了你的预判”，给了你“独一无二”的推荐，让你下意识去点开。

“唯算法论”向“一体化方案”发展。一体化方案，就是全流程、全方位的整个解决方案。

这个时候，算法不再牛逼哄哄，创业公司光有算法也不一定能“活下去”。整个AI解决方案，正在逐步全面替代算法。

看一个公司的综合实力怎么样，着重看是否提供了一套完整的解决方案，看方案是否行得通。

比如说，安防领域的AI方案，就需要取得算法能力和工程能力的高度平衡。

一个城市AI项目，动辄就要处理几千万路摄像头采集来的视频。

这时，前端算法的精准度是基础，同时后端也要具备中心化处理万路以上视频流的能力，项目才能做下去。

零基础如何学习大模型 AI

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。

⑤AI+零售：智能推荐系统和库存管理优化了用户体验和运营成本。AI可以分析用户行为，提供个性化商品推荐，同时优化库存，减少浪费。

⑥AI+交通：自动驾驶和智能交通管理提升了交通安全和效率。AI技术可以实现车辆自动驾驶，并优化交通信号控制，减少拥堵。

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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。