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文章揭示大模型产品岗位高度内卷，对专业背景和真实AI项目经验要求极高，不同于传统PM。强调需从0到1设计产品、模型选型评估等实战经验，非简单API调用。提供四阶段成长路径及多专业背景成功案例，建议求职者明确定位，先上岸再发展。

一、大模型是热，但不是遍地是机会

2023 年开始，大模型彻底出圈，Sora、GPT-4o、Claude 3、文心一言、Kimi……

一夜之间，所有人仿佛都在谈AI ，哪怕是写微信公众号、做电商直播的朋友都在说要接入大模型。

于是，大模型产品经理成了求职中的新宠。

网上各种帖子让你以为：

• 随便做个ChatGPT接入，就能说自己做过 AI；
• 写几个 prompt 项目，就能进字节；
• AI 是未来，现在不上船就晚了。

但现实是——大模型产品岗，并不是你想象中的样子。

二、大模型产品岗≠传统PM，极度内卷

目前，大模型产品岗主要可以划分为两类：

• 字节跳动、百度等公司明确要求本科/硕士计算机相关专业；
• 面试中会涉及模型原理、数据清洗、评估方法等技术细节；
• 没有算法背景/AI产品实习，很难进入面试流程。

哪怕是应用层，大部分岗位也要求有AI产品实习（最好是 2 段以上有优势！）。

三、你要的是热度，还是一份成长的工作

接触过不少同学，在投AI产品岗位时会陷入一种误区：

“现在不投 AI，是不是就错过了风口？”

但一个冷静的事实是：

大模型产品岗的岗位数量其实不多，占比在公司整体 HC 中较低。

很多大厂的 AI 相关项目，仍处于技术探索阶段，主导者是算法，产品经理更多是协调型角色，产品空间受限，成长性远不如你想象。

这时候更应该思考的是：

• 你是为了贴热点，还是能真正产生价值？
• 你想做的是技术搬运工，还是产品价值创造者？

四、本硕计算机 + 0 AI产品实习，没戏

“我本硕是计算机，应该没问题吧？”

专业背景固然重要，但只是敲门砖。

如果你没有任何大模型项目/实习经验，面试官依旧会觉得你是纸上谈兵。

什么是有 AI 项目经验？不是写过几行 prompt、调用过 API 就可以。

而是：

• 是否从 0 到 1 设计过一款 AI 产品功能？
• 是否做过模型选型、模型微调、效果评估？
• 是否和算法配合落地过一个真实系统？
• …

五、AI项目 ≠ 真正能打的 AI 产品

有些同学投简历的时候写：

“我做过一个结合大模型的 AIGC 项目”

“我在实习期间参与了模型效果评估方案的制定”

“我做过一个 prompt 效果优化工具的 demo”

但一问细节，就露馅了：

• 评估指标具体有哪些？为什么选择这些？
• 模型是微调还是调用 API？训练数据来源是什么？
• prompt 优化后提升了什么关键指标？A/B 实验怎么做的？

面试官要的不是 buzzword，而是可复现的、数据支撑的、过程清晰的实战经验。

所以面试深度复盘是相当重要的！

六、更需要的，要明确自己的阶段定位

不要盲目比较，也不要人云亦云。

以下是一个参考路径图，判断自己目前在哪个阶段：

产品经理这个岗位，是讲积累的。

一些底层产品能力（用户洞察、需求分析、产品设计、数据驱动等）永远不会过时。

七、辅导上岸大模型产品 Offer案例👇

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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