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AI行业入门必看:收藏这份岗位指南,小白也能抓住大模型机遇!

本文为AI行业新人提供岗位选择指南,分析AI产业链上游、中游、下游的完整链条,核心岗位包括产品经理、运营、算法工程师、解决方案工程师、Prompt工程师、数据标注员。建议不要选择数据标注和Prompt工程师,而应关注产品经理和解决方案工程师,前者需理解用户需求连接技术与商业,后者则需了解客户痛点推动产品打磨。运营岗位在AI早期阶段上升空间有限,不推荐。文章强调早做对选择的重要性。


最近有很多人问我想入坑AI行业,那选什么岗位好,今天我就一次性去告诉你。

那选什么岗位好,今天我就一次性去告诉你哪些是值得去的,哪些千万别浪费时间,我们先把AI行业的完整链条先盘一下,上游是做大模型训练,中游是把模型和业务结合去做产品。

下游分两块:一个是面向C端用户去做运营和增长。面向b端用户的话,就是去做销售和解决方案,产业链上的核心岗位其实就这几个:产品经理、运营,算法工程师、解决方案工程师,Prompt工程师、数据标注员。

但讲真的大多数人的专业背景是不够的,所以他做不了算法和研发,那能转的岗位呢 其实就这么几个,先说最底层的数据标注员,这是干啥呢?就是给你一堆材料,点点点,只是一个流水线的工人,只不过是在AI时代罢了

所以如果你的学历还可以,精力也还是凑合,那真的别去做标注 大材小用了。

再说热门的Prompt的工程师就是去写提示词,让AI输出的更好,但注意这根本就是一个基本技能,不是一个独立岗位 产品得会,运营得会,算法也得会,特别是今年DeepSeek、GPT这种推理模型出来以后

对提示词的要求真的是越来越低了,所以千万别去指望着Prompt的工程师吃饭,把它当做一个必备技能学就完事了

那真正值得转的呢我觉得就两个,第一产品经理,AI目前还处于一个早期,最需要的就是能看懂用户需求

找准产品技术和商业之间最佳连接点的人快速的去打MVP,小步快跑验证方向。可以说AI时代的产品经理迎来了事业的第二春;第二解决方案工程师,现在的AI产品不成熟,需要一堆人天天去跟客户对接,了解他们到底的痛点是在哪,然后反过来去告诉技术和产品团队到底怎么去打磨产品

这个岗位超级关键,那运营呢说实话不推荐,为啥呢?因为运营需要去等产品成熟了或者开始爆发增长了,才需要规模化精细化的运营但现在AI还处于什么阶段呢?正处于一个产品早期探索的阶段,大部分还停留在数据运营。没有什么上升空间

一定要记住,别傻选错赛道入错了坑,AI行业的机会就属于早做对选择的人

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。

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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。

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