针对非技术背景，什么是好的AI岗位（一）
- 2025-11-10 02:53:48
针对非技术背景，什么是好的AI岗位（一）
针对非技术背景，什么是好的AI岗位？或者其实对于大多数人来讲，我们寻求的其实是结合个人、公司、行业来选择合适的岗位。好的岗位相对竞争肯定是更激烈的，要量力而行。同时也仅仅是一家之言，欢迎补充不同的视角，比如我以前也觉得ds数据百晓生，xhs人文训练师之类的岗位完全等同于数据标注，但是数据标注也没什么，岗位本身都很重要，希望大家不要太大ego的看不起一些岗位，毕竟都是打工挣钱混口饭吃而已，纠结谁高一等不如把活干好。\n \n我判断的维度主要是以下几个方面，a.离业务远近，b.业务是否核心，c.产出如何，d.目前处在什么阶段，e.成长性。可能还有其他因素吧，我目前是想到这些。诸如个人兴趣等因素也很重要，但不赘述这些了。\n \n离业务远近。这点在这里可能存在争议，离业务近很多时候就代表离模型远，确实有的岗位既能接触业务，又接触模型，但在各司其职的大厂里，这样的岗挺少的。因此这里的争议点在于，到底是离业务近还是离模型近好点。\n \n很大程度上取决于个人规划，如果目标是一直做模型侧，对模型训练，模型能力的提升很感兴趣，或者认为以后的AI产品也会一直是“模型即产品”的范式，那么选择离模型近是更合适的。如果觉得模型还是要落地到产品上，喜欢和用户，业务打交道，那么离业务近更好。\n \n业务是否核心。一般来讲，当然是越核心越好，岗位越核心内部投入资源越多，人才密度较高，也比较稳定。但如果非常坚定地热爱AI，选择ai native业务也可能是好的选择，核心业务的AI改造相对更缓慢，做些小修小改有的人会觉得成就感低，在一些创新项目能做的事和成长可能更大，但创新也伴随不稳定的风险，这里的两类业务我觉得可以类比抖音电商和海绵音乐，大部分人还是推荐去核心业务吧。btw，如果真想做ai native为什么不去创业公司呢？（剩余部分见图）\n \n#互联网大厂 #AI#产品经理 #AI产品经理#互联网大厂实习 #大模型 #就业 #AIGC #ai #校招 #prompt工程师 #职场赛道转换 #AI入门指南 #择业
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