文章分析了2025年AI行业就业趋势，指出普通职场人适合的7个AI岗位方向：大模型应用工程师、AI产品经理、Prompt工程师、数据工程/数据治理、AI解决方案、AIGC内容岗位和AI技术支持。这些岗位大多不需要"深度技术"，更看重"学习能力+业务理解"，成熟职场人因懂业务反而更具优势。
根据脉脉的调研数据显示：2025年AI相关岗位招聘量增加10倍，而求职人数增加了11倍！
也就是说越来越多的企业、个人意识到AI的价值，都要转型到这个领域。
但是很多求职者都知道AI行业机会大，但具体到“哪个岗位值得去”“我适不适合入场”“如何规划求职路径”等一些问题，其实大家都非常迷茫。
实话说，这个行业确实很热，确定性也非常强。但并不是所有岗位都适合普通职场人。
所以这篇文章我把几个真有需求，并且对转型门槛没那么夸张的方向整理了一下，给大家做参考。
👔1、大模型应用工程师（应用落地方向）
在AI工程师领域，当前最缺的，一个是搞底层模型的人（大模型算法工程师），另一个就是能把模型用起来的人（大模型应用工程师）。
对于大多数资质平平的普通求职者，更建议考虑后者。因为前者对于学历、背景要求非常高，当前薪资也非常可观。
这个岗位的核心工作内容，说白了就是：把现有大模型的能力嫁接到企业的业务上，让模型真能创造价值。
因为对于大多数企业而言，没有数据、资金、技术能力去训练大模型，反而有非常强的降本增效的需求。所以能把AI用到流程里去，就是硬价值。
怎么求职这个岗位？
有开发经验，不用研究论文，主要任务是懂业务，懂微调，能把模型接到实际流程里。像Python，API调用，基础数据处理，学会这些差不多就能上手。
👔2、AI产品经理(业务能力比技术更重要)
AI产品经理（特别是大模型相关的）现在很抢手，尤其是懂一点技术，有完整项目经验的成熟职场人。
为什么呢？
现在几乎所有的行业、所有公司都在拥抱AI，都想基于AI帮公司重塑业务流程，但很多传统产品经理不懂AI。能懂大模型技术、洞察业务痛点，且能将AI能力翻译成业务语言的人就非常稀缺。
怎么求职这个岗位？
如果你之前有产品经理工作/实习经验，核心是补齐AI的短板。比如主流大模型的原理、优点、缺点、应用场景等基础知识，以及一定要有AI的项目经验。
👔3、Prompt工程师(比大家想的更专业)
2023年是大家学习提示词的高峰期，但是随着大模型能力的不断提升，越来越智能，在日常应用中，提示词变得越来越简单。
所以很多人会认为，在职场中是不是不在需要提示词工程师这个岗位？
其实在工作中，Prompt的真正价值不是"写一两句提示词"就完了，而是要能让模型稳定输出你要的结果。
会写简单提示词的人很多，但是
能把AI调教到"可控，精准，高质量"的人是稀缺的，也是很值钱的。
怎么求职这个岗位？
核心是要理解模型的底层逻辑，知道它的弱点，知道怎么通过指令提升稳定性，是真正的懂"模型的思维方式"，剩下的就是多实战多练习。
👔4、数据工程/数据治理(越老越吃香)
这个岗位是AI时代真正的基建。
众所周知，模型离不开数据，数据越干净，模型效果越好。
那我为什么说这个岗位是越来越吃香呢？
因为大模型能力可以不断提升，算力可以升级，但企业的数据是越积越多的（线性的）。谁能把数据治理好，谁就是整个AI体系的地基。
怎么求职这个岗位？
SQL，Python，数据清洗，数据指标，都得懂一些。而且这个岗位特别适合30+，因为工作经验越久、越懂业务，这个岗位干的越好。
👔5、AI解决方案(会聊，会懂，会拆需求的人)
这个岗位有点像"AI时代的专家顾问"，不用写代码（但是需要懂技术），但是当企业遇到问题时，要懂得如何输出一整套AI解决方案。
为什么这个岗位前景好？
很多公司知道要用AI，但完全不知道从哪开始。能帮他们分析业务，拆解流程，规划方案的人，真的缺。
怎么求职这个岗位？
你需要对行业有理解，有业务有洞察，能总结规律，能给路径。做过产品经理、项目管理，运营的人都可以往这靠。
👔6、AIGC内容岗位(未来会越分工越细)
现在内容行业的底层逻辑已经彻底改变了。AI不会干掉创作者，但一定会干掉不用AI的创作者。
这里指的内容创作者是指能用AI提效，能做新格式内容的人，比如合同生成，图文混排，短视频自动化等。
为什么我认为这个岗位前景好？
营销，电商，媒体，教育…这些行业对内容需求只会越来越大。AIGC更像是升级武器。
怎么求职这个岗位？
你要做的不是单纯用AI写稿，而是：用AI做别人做不了，做不快，做不稳定的内容，是一整套的AI内容生成体系。
👔7、AI技术支持/实施(技术门槛不高但特别稳定)
很多人没有听过或者忽略了这个方向，但其实非常适合30+。
为什么我认为这个岗位前景好？
越来越多的企业部署AI，肯定需要人来调试，集成，培训，维护。你不需要做研发，只需要确保系统跑得起来。
怎么求职这个岗位？
懂基础系统，懂一点Python，能看懂业务流程，基本够用。
总结一下，AI行业岗位多，但对普通职场人更友好的方向其实就这几类：
。偏业务落地的(应用工程师/解决方案/产品经理)
。偏内容创作的(AIGC内容生成)
。偏数据基础设施的(数据治理)
。偏实施与支持的(AI技术支持)
说句实话，AI行业确实机会大，但也没必要神化。大部分岗位都不要求"深度技术"，更多是要求"学习能力+业务理解".
如何学习AI大模型？
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
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；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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