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AI怎么就业

Answer

以下是关于 AI 就业的相关信息：

在 AI 就业市场方面：

  1. 求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下公司是否靠谱。
  2. 部分公司未搞懂 AI 能为自身带来的价值，只是跟风，求职者需有咨询和商业化思维，帮助公司厘清业务增长机会。
  3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上的岗位职责和任职要求也不同，未来会逐渐统一标准，这也是产品经理转型的机会。
  4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，还需业务创新，找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。

从企业组织的结构来看，提供 AI 劳动力的产品有两种形式：AI 同事（雇佣）。

在 AI 与工作场景结合方面，以下是一些应用案例：

  • 企业运营：日常办公文档材料撰写整理；营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询；法律文书起草、案例分析、法律条文梳理；人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。
  • 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议；针对学生情况以及兴趣定制化学习内容；论文初稿搭建及论文审核；帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。
  • 游戏/媒体：定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情，开放式结局；出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营；数字虚拟人直播；游戏平台代码重构；AI 自动生成副本。
  • 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析；品牌营销内容撰写及投放；自动化库存管理；自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配；客户购物趋势分析及洞察。
  • 金融/保险：个人金融理财顾问；贷款信息摘要及初始批复；识别并检测欺诈活动风险；客服中心分析及内容洞。
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References

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

基于我之前也实操了一些AI落地项目（后面分享），我实际聊了一些AI企业的就业机会，谈谈个人的想法。1）鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到offer，除了看boss直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱；2）一些公司实际上没搞懂用AI能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会；3）不同公司对AI产品经理的定位不同，所以招聘市场上对AI产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。4）有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂AI或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成PMF验证，海外有很多优秀案例。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

不久前，知名投资机构Nfx在他们最新的《[](https://www.nfx.com/post/ai-workforce-is-here)[The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market](https://www.nfx.com/post/ai-workforce-is-here)》中刚好分析了这个趋势。现在AI正在强制逆转SaaS这个缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务，也能执行任务，你无需雇佣额外劳动力，它们是“内置”的，传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场！配图2.08：New AI Workforce（来自NFX）例如，我们现在购买SaaS销售工具，仍然需要雇佣并培训销售人员来完成实际的销售工作。在公司内部，招聘预算和软件预算不在一个数量级；在整个经济体中，劳动力市场和软件市场也是完全分开的。粗略地计算一下，美国企业在知识型劳动力上的支出超过5万亿美元；相比之下，公司在SaaS上的支出仅为2300亿美元。接下来，AI要做的事情就是降低企业在知识工作者上的支出，让大家购买或者是租用能自己工作的SaaS，从而提高在软件市场的支出。现在，从企业组织的结构来看，提供这种AI劳动力的产品有两种形式：配图2.09：Playbooks for AI workforce（来自NFX）AI同事（雇佣）

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看?|封面|入库时间||-|-|-|-|-|-|-||七大行业的商业化应用|企业运营：日常办公文档材料撰写整理；营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询；法律文书起草、案例分析、法律条文梳理；人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。<br>教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议；针对学生情况以及兴趣定制化学习内容；论文初稿搭建及论文审核；帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。<br>游戏/媒体：定制化游戏，动态生成NPC互动，自定义剧情，开放式结局；出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营；数字虚拟人直播；游戏平台代码重构；AI自动生成副本。<br>零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析；品牌营销内容撰写及投放；自动化库存管理；自动生成或完成SKU类别选择、数量和价格分配；客户购物趋势分析及洞察。<br>金融/保险：个人金融理财顾问；贷款信息摘要及初始批复；识别并检测欺诈活动风险；客服中心分析及内容洞|钛媒体深度|工作|[七大行业的商业化应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I9L3wS10kie2KFki0XDcaJdqnfb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

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2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
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AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
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学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
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AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
AI就业
以下是关于 AI 就业的相关信息： AI 就业市场： 1. 求职者要做好信息甄别，除了参考 boss 直聘的招聘评价，还应提前在脉脉等平台收集公司的其他信息。 2. 部分企业搞不懂 AI 能带来的价值，求职者若有咨询和商业化思维，能帮助公司厘清业务增长机会，则可以与这类企业交流。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上的岗位职责和任职要求也各异，未来会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，业务创新也很重要，比如找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 AI 求职者所需技能： 1. 核心技能包括产品设计与开发（如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等）、人工智能与技术（如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、AI 产品设计与规划、大语言模型、云计算等）、市场与用户研究（如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等）、沟通与协作（如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等）、分析工具与方法（如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等）。 2. 非核心技能包括技术与开发（如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等）、数据分析与人工智能（如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等）、市场营销与销售（如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等）、管理与沟通（如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等）。
2025-03-28
ai就业
以下是关于 AI 就业的相关信息： AI 就业市场： 1. 求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下公司是否靠谱。 2. 部分公司未搞懂 AI 能为自身带来的价值，只是跟风要做 AI，求职者需有咨询和商业化思维，帮助公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上对其岗位职责和任职要求也不同，未来会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，还需业务创新，找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 AI 求职所需的技能： 1. 核心技能包括产品设计与开发（如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等）、人工智能与技术（如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、产品设计与规划、大语言模型、云计算等）、市场与用户研究（如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等）、沟通与协作（如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等）、分析工具与方法（如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等）。 2. 非核心技能包括技术与开发（如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等）、数据分析与人工智能（如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等）、市场营销与销售（如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等）、管理与沟通（如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等）。
2025-03-07
告诉我211本科人工智能毕业一志愿考研结果不理想，很可能被调剂到一个双非院校，请给我在就业方面一个合适的方向（包括但不限于大学老师、大厂、中小厂、国企、考公考编、选调生等）
对于 211 本科人工智能专业毕业，考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况，在就业方面可以有以下几个方向： 大学老师：如果您有继续深造的意愿，在研究生阶段取得优异成果，未来仍有机会进入高校任教，但可能相对较难进入重点高校。 大厂：大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非，但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能，仍有机会进入大厂。 中小厂：中小厂对于学历的要求相对宽松，更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会，积累工作经验，为未来的职业发展打下基础。 国企：国企的稳定性较高，对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息，寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编：公务员和事业单位的工作稳定性强，一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生：如果您符合选调生的选拔条件，可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之，无论选择哪个方向，都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质，增加就业竞争力。
2025-03-03
AI有哪些就业方向，要求分别是什么
AI 的就业方向主要包括以下几种： 1. 产品经理：负责 AI 相关产品的规划、设计和推广。要求具备对市场需求的敏锐洞察力、良好的沟通协调能力以及一定的技术理解能力。工作地点如北京、上海等地，薪酬范围较广，从 30 70k 不等，工作年限要求从经验不限到 5 10 年，学历通常要求本科。 2. AI 应用架构岗：专注于 AI 技术在特定领域的应用架构设计。例如在杭州的金融城商行，要求 3 5 年工作经验，统招本科学历，薪酬为 40 60k·13 薪。 需要注意的是，不同企业和岗位对具体的技能和经验要求可能会有所差异。
2025-02-28
关于从事ai的就业前景
以下是关于从事 AI 就业前景的相关信息： 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码，但无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力，所以技术就业市场会为能融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。 对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来，带来挑战的同时也提供新机遇。技术专业人士关键在于理解并适应变化，发展不可替代的技能，在新生态中找到位置。 在就业方面： 1. 学生和应届毕业生：可通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择职业路径并制定规划，还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源提升技能。 2. 职场新人和职业转换者：职场新人能制定职业发展计划，明确短期和长期目标。希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，可获得详细转型路径和必要技能培训资源。 3. 企业：可利用产品评估应聘者 AI 技能水平，选择合适候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才，为员工制定个性化职业发展计划，提升员工职业满意度和留任率。 4. 教育机构：可将相关产品作为学生职业指导一部分，帮助了解职业机会和发展路径，提升就业率，还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供针对性 AI 技能培训。 5. 职业咨询师：可使用产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估，基于产品提供的市场数据和职业趋势分析，为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，AI 就业市场存在一些情况： 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别，除看招聘评价，还要提前收集其他信息。 2. 部分企业未搞懂 AI 能带来的价值，求职者要有咨询和商业化思维，帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同，岗位职责和任职要求也不同，会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层机会在“AI+行业”，只懂 AI 或行业是不够的，业务创新也很重要。
2025-02-10
学习ai以后就业前景如何
学习 AI 以后的就业前景较为乐观，但并非绝对。 人工智能领域存在许多高薪工作岗位，如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术能够在这些岗位上获得不错的收入，且 AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用，这增加了就业机会和职业发展的可能性。 然而，能否在该领域赚钱取决于多种因素。个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解等都至关重要。仅仅学会基础知识可能不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。 对于学生和应届毕业生而言，通过相关产品可以了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自身兴趣和技能，选择合适的职业路径并制定规划，还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源以提升技能。 对于职场新人和职业转换者，可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，能获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。 企业可以利用相关产品评估应聘者的 AI 技能水平，选择合适的候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 教育机构能将相关产品作为学生职业指导的一部分，帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径，提升就业率，还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用相关产品为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估，提升咨询服务质量和效率，并基于产品提供的市场数据和职业趋势分析为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率提升，未来还有巨大的发展潜力，有望创造更多的就业岗位和推动经济增长。但这只是开始，随着 AI 变得更强大以及创新者探索新的应用方式，将会有更多的 AI 应用出现。
2025-02-10