怎么成为年薪53万的AI产品经理？我分析了200份大厂的招聘要求
我在 BOSS 直聘搜索AI产品经理，筛选了公司规模在10000人以上的公司，清洗整理后得到 229 个岗位信息，分析得到如下信息：
- 按最低薪资算，平均年薪 40.2 万；取薪资范围均值，平均年薪 52.9 万;
- 只有 31% 的公司给 12 薪；
- 66%的岗位在北京，其次是杭州 12%；
- 本科是底线，不限学历的只有 1.7%(4 个）；
- 半数以上（52%）要求 5-10 年工作经验，但也有 11% 给了无经验职场人机会；
- 约一半(47.2%)岗位标注了 B/G 端产品属性或者经验。
考虑到筛选条件，我们下面把这些在招岗位称之为大厂AI产品经理应该没问题吧？
薪资很体面
229 条有效岗位需求里，只有 6 条是起薪是低于 15K 的，剩下 223 条都是 15-xxK。
把起薪拆分到小于 15K、15-20K、20-30K、30-50K和大于 50K几档的话，这 229 个 AI 产品经理岗位的薪资范围 2/3 在 2-3 万档，但 3-5 万的也相当多。
按照薪资范围最低的那个档次计算，乘上年薪数量，这 229 个 AI 产品经理岗位平均年薪是 402467，已经比较体面了。
贪婪一点，取每个岗位给出薪资范围的平均值，加权年薪数量，这 229 个 AI 产品经理的平均年薪为 529408，年入破 50W 了。
另外行业惯例，产品经理都是有年终奖的。这 229 个大厂 AI 产品经理岗位里，只有 31% 没有额外标注薪资数量(或许只是没写在 JD 里)
最高的阿里云和某 500 强上市公司给出了 20 薪，其他标注了薪资数量的，平均 15 薪。
有些门槛
首先是学历要求，229 个大厂 AI 产品经理岗位里，超过 200 个要求本科学历，7%的甚至要求硕士以上。
考虑到 1）现在的人才红利情况；2）这是大厂 AI 产品经理，这个学历要求不为过。
不过好在是，依然有“不限学历”的机会，只是少点。
第二个门槛是工作年限：52%的岗位要求 5-10 年的工作经验，30%的要求 3-5 年经验。
当然这里的工作经验并不是 AI 相关工作经验，多数都是要求产品经理工作经验，毕竟我们现在说的这个 AI，也只有 2 年多经验。
2022 年 12 月之前从事“生成式 AI”相关工作的，只有某些大学实验室和 OpenAI……
另一个喜人的数据是，11%的岗位并没有经验要求！
最后一个门槛是地域相关的：66%的岗位所在城市是北京。
一方面，可能 BOSS 直聘在搜索结果显示时考虑了我的所在城市；另一方面，在 AI 领域比较活跃的公司确实基本都集中在北京……
产品/业务类型
BOSS 直聘的每个岗位的岗位描述中都有一个产品/业务类型的标签。
这 229 个岗位一共有 719 个标签，透视后是 221 个标签类型，勉强算有共性（数量超过 5 个）的标签是 27 个，每个标签类型的数量如下图：
上图我把有产品属性的标签单独标注了，进一步筛选以及，以及把中后台产品和G端政务产品粗略的归类到B端产品的话，看起来目前 AI 相关产品的主要客户还是企业。
新的能力要求
大概有 4/5 的岗位描述里，有岗位要求这个部分，剔除对产品经理基本能力的要求和那些泛泛而谈的“创新”、“吃苦耐劳”、“抗压能力强”之外，下面这些“新的”岗位要求，需要各位 PMs 注意关注：
加分项：熟悉大语言模型，多模态，Rag 等 AI 技术
加分项：精通数据库 MYSQL，熟悉 Python、H5 等技术，熟悉 web 或移动端开发，能快速落地 AI 创意 Demo。
加分项：对 AI 领域有良好的理解能力，能够与技术人员无障碍沟通产品方案
加分项：熟悉并理解大模型的原理，能从技术角度解释大模型的能力边界，对 AI 领域有探索的浓厚兴趣
精通提示词工程，有大量文本类提示词生成以及调试经验；了解 mj、sd 模型扩散原理，有大量出图以及炼丹经验优先
对 AI 类、NLP/大模型相关产品有清晰的认知和理解，有相关产品设计经验者优先
对 AI 技术和应用有深入的理解，并能够将这些技术转化为解决行业具体问题的产品功能
擅长 SQL、Python，对数据敏感
熟练掌握 python，加分
熟悉 AI 大模型技术原理和应用场景，有实际项目经验者优先
熟练掌握大模型 Prompt 设计和应用，能根据大模型回答调优迭代 Prompt(看到这条忍不住评：肯定是现在的员工搞不定要招专人来调了……)
具备一定的技术背景和 AI 产品相关的背景，对大模型有透彻的理解
了解 AI 技术，对 AI 能做的边界有清晰认识。对 AI 应用场景的调研、设计、反馈沟通有成熟的方法
总结下来，在招聘 AI 产品经理时，增加了两个核心要求：
- 要能透彻理解大模型的原理，基于此进行产品设计和 Prompt 调优（而不只是熟练应用 AI 相关工具就够）；
- 对技术有了要求，从研发沟通上升为熟练掌握 Python 或前端，能快速落地 AI 创意 Demo
实际上，你去问一下现在“先进”的产品经理们，他们对技术的掌握不单单是写个 Demo 了，很多产品经理甚至想要转型「独立开发者」。
类似 Cursor、V0、bolt 这些 AI 辅助开发工具的涌现，你只需要掌握“一丢丢”开发的入门知识，就可以使用自然语言编程了。
这里的“一丢丢”入门知识，说多不多，说少也不少。下面这个导图里的必备技能部分肯定是一个也不能落下的。
这个导图是我即将在 10 月 14 日开营的《AI 产品经理实战行动营》的部分课程内容大纲。
除了这些未来产品经理们必备的“Coding”能力，我也会在这个行动营里为各位 PM 们详细介绍生成式 AI 的底层运行原理
这些曾经散落在各处的概念，都可以贯穿到“生成”这个词中。
在此基础上延伸出来的对大模型原理、能力边界和应用场景的理解，才是真正透彻的。
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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；
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