PythonAI算法
AI 产品经理招聘趋势与核心工作流程解析
人工智能行业人才紧缺，AI 产品经理薪资优势明显。文章梳理了从需求定义、数据准备、产品设计到上线反馈的全流程，强调了数据清洗、输入输出设计及模型评估指标的重要性。同时介绍了转行所需的学习路径，涵盖全局认知、Python 基础、机器学习及竞品分析等关键技能，为从业者提供转型参考。
人工智能行业人才紧缺，AI 产品经理薪资优势明显。文章梳理了从需求定义、数据准备、产品设计到上线反馈的全流程，强调了数据清洗、输入输出设计及模型评估指标的重要性。同时介绍了转行所需的学习路径，涵盖全局认知、Python 基础、机器学习及竞品分析等关键技能，为从业者提供转型参考。
根据行业人才报告显示，人工智能已成为近年来最缺人的行业之一。人工智能行业的人才紧缺指数较高，意味着该领域人才缺口巨大且竞争相对其他热门赛道而言存在机会。随着大模型技术的爆发，这种趋势在后续年份持续蔓延。
目前，各行业内人士的共识是：AI 产品经理超级缺人，大小公司都在大量招人。只要有 AI 相关的项目经验，学历背景符合要求，通常都能拿到面试机会。在薪资方面，领导层愿意投入资源，涨薪幅度在行业内较为常见。
在 AI 领域，特别是 AIGC（生成式人工智能）方向，招聘量最大的两类岗位分别是研发类和 Product 类。这两类岗位的薪资水平也普遍最高，建议求职者重点关注。
AIGC 领域热招岗位中，图像识别、算法研究员、深度学习等研发岗位的薪资已达到较高水平。此外，AIGC 产品经理作为非技术岗，薪资水平也具备较大优势，吸引大量产品人才投递。
其实 AI 产品经理整体的工作流程跟互联网产品经理非常类似，但增加了数据与模型相关的环节。具体的工作流程主要包括以下几个步骤：
定义需求——数据准备——产品设计——上线反馈
AI 产品经理，本质还是'产品经理'，最核心的工作，还是找到需求，专注于产品价值。
AI 是个用新技术解决问题的工具。对于产品经理来说，最主要的工作是思考：用这个工具能够解决什么以前不能解决的需求，或者用什么更好的方式解决原来的需求。结合自己的行业经验，去洞察、去发现问题，作为'产品经理'本质的、核心的意义是不变的。
找到需要解决的问题后，在如何解决方面，涉及到了对 AI 的技术理解。根据产品现状，不同的产品对应的技术方向不同。
AI 大的技术方向包括计算机视觉、自然语言处理、语音工程、规划决策、大数据分析。根据自己所做产品的行业，对不同的技术理解有不同的要求。
AI 是一个找出对应关系的工具，把行业内的需求，转化成'输入'和'输出'的问题，然后收集数据，整理成训练集给 AI 进行学习。不同技术方向下的'输入'和'输出'，形式会有所不同。
当定义好需求，明确了根据需求要给 AI 定义的'输入'和'输出'是什么之后，接下来就需要为 AI 准备'输入 - 输出'的训练集，并训练 AI 了。
必须要说明的是：这个环节是针对非大模型类的 AI 产品经理需要做的事情。当然大模型出现之后，如果是针对 AIGC 领域的产品经理，部分基础数据准备工作会简化，因为大模型本身具备强大的泛化能力。
所以，当下对于技术背景不是很强的小伙伴，AIGC 领域的产品经理是一个可以重点考虑的方向。
我把数据准备分成了三个阶段：数据来源——数据定义——数据交付。
在这三个阶段中，需要的规划、收集、整理数据的能力，是 AI 产品经理与传统产品经理一个非常大的差别。
就像传统产品一样，产品开始前必须先确定数据来源。
传统产品的数据来源是直接提供给用户的使用数据，AI 的数据来源是指训练 AI 的数据来源。
我把数据来源分成了两个方面：第一个是为 AI 准备的基础数据，第二个是结合产品设计，在和用户交互中收集的数据。
当有了数据来源，接下需要为 AI 整理训练集和测试集。这期间涉及到很多繁杂的工作，大量的数据清洗、整理数据，并且有非常多需要考虑的问题：
这些都是 AI 产品经理面对数据时需要考虑的，每一个问题下都有非常非常多的内容需要探索。在真正的实践过程中，还有各种各样的疑难杂症，需要根据机器学习效果对训练集进行不断的调整和修改。
定义好了产品需求后，就可以开始进行产品设计了。产品设计本质和传统产品经理的工作是一样的，根据需求和问题做出能解决问题的产品。
我主要从两个方面展开：基础功能、动态中发展。
产品的大框架肯定还是基于我们的产品本身的形态，它是一个智能音箱还是一个智能电视，还是在 App 里的一个智能助手……
接下来看我们要完成的需求，如果它是一个用在 App 里的智能助手，现在要训练它完成'找功能'这个需求，那么产品的形态和设计肯定就是围绕着'找功能'来做。相信这部分工作互联网领域的产品经理是完全没有任何难度的。
动态中发展的含义包含两个方面：
在未来，也会出现越来越多 AI 产品不局限在固定的界面内，AI 产品经理面临的是对更丰富和广阔的场景的把握。
AI 产品上线之后一般是需要做三件事：
常见的评估指标包括但不限于准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score 以及 AUC 值等。针对不同业务场景，选择合适的指标至关重要。
根据以上 AI 产品经理工作流程的梳理，可以总结为三大技能模型。如果有兴趣想提前布局进入 AI 产品经理领域的同学，可以根据这个作为方向，一点点的提升自己的能力。
越来越多的人开始转行 AI 产品经理，毕竟大行情不是太好，对于刚毕业的研究生，想转行的互联网人，AI 产品经理确实是一个不错的方向。
AIGC 在行业大火，AI 产品经理到底要学哪些内容，和算法工程师有哪些区别，转行 AI 产品经理要学哪些东西，以下是整个学习思路和方向：
以上 7 点，看起来简单，内部内容其实很多，每一个篇章，展开都有夯实且丰富的内容，需要深度学习。
为了更高效地开展工作，AI 产品经理通常需要熟悉以下工具链：
AI 产品经理是一个兼具技术与商业思维的复合型岗位。随着大模型技术的普及，这一角色的重要性将进一步提升。从业者需要保持持续学习的态度，紧跟技术前沿，同时深耕业务场景，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
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