真心建议大家冲一冲新兴领域,工资高前景好【AIGC篇】

这是薛老板求职系列的第807篇文章

一、AI行业的招聘趋势以及人才紧缺度

根据脉脉《2025年人才报告》显示：2025年7⽉，AI相关岗位量同⽐增幅已超过10倍。

AI⼈才市场供需两旺，新发岗位量暴涨的同时简历投递量也暴涨了11倍，因此⼈才供需⽐不降反增。

看到第一个数据我是震惊的，从我的直观感觉是今年的招聘需求是比2024年好很多的，但是增长10倍确实超出我的想象。

看到第二个数据我是释然的，跟我的预判一样。我跟不止一个AI业务负责人聊过，他们都反馈今年的招聘要求会更高。在什么情况下要求会更高？只有在高质量供给更充足的时候！

因为我们平时会辅导很多学员（转行的跳槽的都有）从他们的反馈也是今年求职难度变大。

在2023年大模型刚兴起的时候，我们陪跑了很多转行AI的学员，那时候找工作真的很简单，因为市场上有经验的求职者太少了。但是经过3年的发展，想要转行的变多了，同时有经验的跳槽的也变多了，后面我们展开讲。

虽然求职难度越来越大，但是，各行业内人士的共识就是：优秀的AI产品经理超级缺人，大小公司都缺。

我最近跟小米、百度的资深AI产品沟通，他们反馈：在大量招人，只要有不错的AIGC相关的项目经验，学历别太差就能拿到面试机会。而且领导很舍得给钱，涨薪40-60%很正常。

在AI领域，特别是最近大火的AIGC方向，招聘量最大的就是两类岗位：一类是研发类，一类是产品类。可以看到热招岗位排行前20名中19个研发岗位，1个产品岗位（排名第二）。[数据来源：脉脉高聘人才智库]

整体上，这两类岗位的薪资也最高，也最建议大家求职这两类岗位。

二、你是否存在以下痛点？

1）想要转行AIGC产品经理，但是缺乏AI项目经验，简历拿不到面试

2）想要求职AIGC产品经理，但是不了解算法框架，担心胜任不了未来工作

3）不知道AIGC产品面试官筛选简历的考核点，不知道如何重点突出

4）不知道AIGC产品高频面试问题及答案

三、你是否属于以下人群之一呢？

适用人群：

1）在校大学生：想要进入AIGC 领域做产品经理的应届生（本/硕/博）

2）跳槽产品人：想要换到AIGC赛道的产品经理

3）转行人士：想要从其他岗位转行做AIGC产品的在职人士

如果是这样强烈建议看看《AIGC产品经理实战营》，目前已成功举办23期，改完简历之后的上岸率90%以上。

一、课程基础介绍

1、面向的求职岗位：AIGC产品经理

2、学习方式：录播课+图文课件+直播（方向定制&带做项目&答疑）+简历1对1修改+1对1模拟面试+无限次面试答疑

3、学习周期：45天学完整个课程，然后开始改简历求职，服务周期无时长限制，上班之后（比如试用期期间）有问题依然可以免费问

4、班型设置：10人小班制，个性化强

5、课程价格：￥3880 （早鸟价）原价￥6999

6、课程权益：

1）深度讲解机器学习、深度学习、大模型等AI领域的专业知识，详细看第二部分的课表；

2）专属1对1项目方向定制以及求职路径规划；

3）手把手带着输出作品集，包括：AIGC文生生成和图片生成两大类项目，结合个人背景定制化

4）一对一修改简历，改到满意为止，无须额外付费；

5）一对一模拟面试，严格按照大厂标准流程模拟，并进行面试复盘

6）AIGC产品经理面试高频面试80问题以及答案解析。

7）专属于你的2V1服务专属群，任何问题都可以随时小群里问。

8）直播免费回放，错过直播不用愁

9）免费复训。如果一期课程感觉吸收不好，目前提供免费复训机会（仅限3999报名的用户）

二、详细课程列表

第0章：产品经理基础课程（10课时·加餐课·针对0产品经理经验的小伙伴）

0/1 产品经理基础

1）卡诺分析模型（KANO）

2）产品经理必知必会的5大分析模型

3） BRD核心框架以及撰写方法

4） MRD文档的构成以及撰写方法

5）商业模式分析-商业画布

6）马斯洛需求理论

7）产品经理必懂的2种技术框架

8）用户体验五要素及应用场景

0/2 互联网C端产品0-1设计全流程

1）需求挖掘与分析

2）目标用户

3）用户访谈

4）用户画像

5）竞品分析

6）思维导图

7）产品流程图

8）产品原型图

9）产品说明文档（PRD）

10）项目管理

11）数据分析

0/3 互联网B端产品0-1设计全流程

1）B端产品需求挖掘

2）定位B端产品角色

3）B端产品客户访谈

4）整理需求列表

5）行业分析与竞品分析

6）梳理产品框架图

7）梳理产品核心功能流程图

8）绘制B端产品原型图

9）B端产品说明文档

10）需求评审

11）项目落地与团队协作

12）数据收集-埋点方案

13）B端产品上线运营

第一章：AIGC产品经理基础知识（9课时）

1.1 什么是AIGC

1.2 常见AI名词术语的关系

1.3 AIGC的优势以及应用领域

AIGC软件应用：图像类-Midjourney
AIGC软件应用：图像类-妙鸭相机
AIGC软件应用：编程类-Github Copilot
AIGC软件应用：视频类-Runway
AIGC软件应用：视频类-Sora
AIGC软件应用：跨模态生成-AI搜索引擎Copilot
AIGC软件应用：办公应用-office全面升级
AIGC软件应用：办公应用-WPS AI
AIGC软件应用：协同办公-钉钉
AIGC行业应用：设计行业-多环节辅助
AIGC行业应用：电商行业-全面赋能
AIGC行业应用：电商行业-虚拟数字人主播
AIGC行业应用：广告行业-与AI深度结合降本增效
AIGC行业应用：游戏行业-NPC交互/人物建模
AIGC行业应用：教育行业-虚拟导师
AIGC行业应用：金融行业-金融机构前中后台
AIGC行业应用：开发工具类

1.4 人工智能公司分类

不同AI产品经理在上下游关系中关注的重点
AI产品经理的能力要求

1.5 AI AI 产品全流程-PM各阶段的工作

第二章：AI基础技术-机器学习（6课时）

2.1 AI相关技术

什么是大模型的Prompt
什么是Token
如何计算Token
什么是API接口
什么是云服务器

2.2 ML&DL基础-基础概念和机器学习

人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系
什么是机器学习
机器学习的分类
机器学习的一般流程
机器学习--监督学习
监督学习--线性回归
监督学习--逻辑回归
监督学习--朴素贝叶斯
监督学习--决策树
监督学习--K临近算法
监督学习--支持向量机
非监督学习--K均值聚类
强化学习
生成对抗网络（GAN）

第三章：AI基础技术-深度学习（8课时）

3.1 ML&DL基础--深度学习基础

神经网络
反向传播
卷积神经网络CNN
CNN多层卷积抽取复杂特征

3.2 常见视觉任务

图像分类
目标检测
图像分割
OCR文档分析系统

3.3 循环神经网络RNN

3.4 长短时记忆网络LSTM

3.5 常见NLP任务

情感分析
舆情分析
电影评论

3.6 人工智能框架

3.7 总结：近10年深度学习模型的主要迭代

第四章：AI基础技术-大模型相关算法（8课时）

4.1 大模型原理

大模型的「咒语」Prompt
通过提示词描述生成代码
通过提示词描述生成图片
通过提示词描述生成文案

4.2 初识大模型和AIGC

通向AGI之路，大模型发展的两个阶段
从传统机器学习到两阶段预训练模型
注意力机制
自注意力机制
GPT-1 的相关研究工作（2018年）
GPT-2 的相关研究工作（2019年）
GPT-3/3.5 的相关研究工作（2020年）
GPT-4 的相关研究工作（2023年）
LLMs的发展历程
总结：为什么大模型有如此强大的表现力

4.3 大模型部署

ChatGLM3介绍
ChatGLM3部署

4.4 Function calling

4.5 通用大模型的问题

大模型幻觉类型
大模型幻觉的原因
解决方案--RAG

4.6 RAG的流程

4.7 什么是LangChain

LangChain组件
基于LangChain RAG流程

第五章：实战项目A--AIGC图片生成类项目（10课时）

5.1 AIGC图片生成类项目需求分析

5.2 AIGC图片生成类项目竞品分析

5.3 AIGC图片生成类项目技术调研

5.4 AIGC图片生成类项目产品设计

SD web UI 操作技巧
提示词撰写方法
扩散模型：Diffusion Model
扩散模型的向前扩散（训练过程）
扩散模型的向后扩散（生成图片过程）
Stable Diffusion如何生成图片
Latent Space和VAE
提示词Prompt的书写方法论
什么是LoRA
SD微调的4种方法
LoRA训练

5.5 AIGC图片生成类项目总结

5.6 AIGC图片生成类项目整体优化思路

5.7 AIGC图片生成类项目管理以及PRD撰写

5.8 AIGC图片生成类产品评估方法

5.9 AIGC图片生成类项目常见面试问题

第六章：实战项目B--基于大模型的智能问答系统（8课时）

6.1大模型智能问答系统市场分析

用户调研
行业和市场分析
竞品分析
技术发展

6.2 大模型智能问答系统用户调研

6.3 大模型智能问答系统技术调研

技术基础和理论框架
数据源和数据处理
效果评估和优化
安全与合规

6.4 大模型智能问答系统系统设计目标

基础问题回答
数据统计分析查询

6.5 大模型智能问答系统系统整体流程

6.6 大模型智能问答系统系统产品设计方案

PDF解析与信息抽取
问题分类
SQL生成和检索
意图识别
计算类问题处理流程
开放类问题处理流程
PRD撰写

6.7 大模型智能问答系统上线后效果评估

自动打分
人工打分
RAG系统评分

第七章：实战项目C--搭建单Agent以及多Agent项目（8课时）

7.1 Agent常用技术框架

单Agent+MCP
Multi-Agent（多Agent协同）

7.2 典型案例分析单agent+MCP与多agent

智能客服助手
投资分析agent
电商推荐与风控混合系统

7.3 Agent搭建平台及演示

Dify功能介绍
Coze功能介绍
n8n功能介绍
Dify和Coze的相同点和不同点
不同场景下的选工具的原则及方法论

7.4 基于单Agent&MCP的AI旅行助手案例拆解

用户痛点分析（输出用户旅程地图）
基于用户痛点的功能设计
Agent的workflow编排设计

7.5 基于多Agent的AI旅行助手案例拆解

旅行前阶段 workflow
旅行中阶段 workflow
旅行后阶段 workflow
多Agent 协作规则
关键节点校验

第八章：AIGC产品经理工作全流程总结（3课时）

8.1 AIGC产品经理工作全流程

8.2 具体应用技术了解

了解需求细节
10个技术调研渠道和方法

8.3 文档的撰写

AIGC产品原型图
AIGC产品PRD文档

8.4 数据的收集与整理案例

8.5 模型的训练与调优案例

8.6 产品功能开发测试与上线

第九章：AIGC最新领域和技术讲解（持续更新中）

9.2 提示词工程

9.3 AI视频技术

9.4 数字人技术

第十章：求职服务（10课时）

10.1 一对一项目方向定制

10.2 求职方向辅导

10.3 一对一简历修改（1次），改到满意为止

10.4 过往工作经验跟AI结合点辅导

10.5 AIGC工作岗位内推

10.6 无限次面试答疑

10.7 一对一模拟面试（1次），跟大厂面试流程一致

10.8 AIGC产品经理高频面试80题以及答案解析

三、往期学员工作去向

这个系列课目前已经累计帮助1000+学员成功进入AIGC产品岗位，大部分进入一线互联网大厂和AI独角兽公司，还有一部分进入了二三线互联网公司以及AI 创业公司，具体如下：

百度（17人，最高一个年薪76万）、腾讯（9个）、阿里（11人，最高一个年薪110万）、蚂蚁集团（4人）、小米（11人）、美团（13人）、京东（11人，最高一个年薪88万）、拼多多（14人，最高薪资66万）、字节（13人，最高一个年薪101万）、华为（5人）、央国企公司（31人）、特斯拉（1人）

微博（11人）、小米汽车（5人），360（7人）、快手（9人）、滴滴（11人）、吉利汽车（7人，1人年薪60万）、百川智能（7人）、昆仑万维（5人）、云从科技（8人）、理想汽车（3人，其中1人年薪90万）、Minimax（4人）猎豹移动（7人）、猿辅导（9人）、作业帮（6人）；

58同城（5人）、上汽（2人）、大疆（2人）、传音（2人）、顺丰（3人）、米哈游（3人）、奇瑞（2人）、蔚来汽车（3人）、小鹏汽车（3人）、比亚迪（11人）、荣耀（5人）、汽车之家（5人）、新东方（3人）、TCL实业（3人）、腾讯云雀（2人）京东物流（6人）;

商汤（7人）、贝壳找房（9人）、科大讯飞（6人）、联想（5人）、小红书（9人）、网易（7人）、爱奇艺（8人）、携程（11人）、完美世界（8人）、Boss直聘（8人）、同花顺（9人），月之暗面（3人），Kimi（3人）、零一万物（4人），蔚来汽车（5人）、英语流利说（3人）；

粉笔（2人）、学而思（4人）、华图教育（5人）、万兴科技（3人）、优必选（2人）、游戏科学（2人）、强脑科技（3人）、群核科技（4人）、宇树科技（2人）、深度求索（2人）、微软小冰（3人）、金山云（3人）、喜马拉雅（3人）、叮咚买菜（4人）、平安科技（7人）

搜狐（6人）、同程旅行（6人）、智普AI（7人）、得物（6人）、B站（5人）、喜马拉雅（7人）、唯品会（7人）、出门问问（7人）、SHEIN（9人）、Shopee（7人）、金山（4人）、蘑菇街（5人）、VIVO（4人）、OPPO（3人）、极兔速递（2人）、什么值得买（3人）、VIPKID（1人）；