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如何找到高薪的AI產(chǎn)品經(jīng)理工作？并不是寫好簡歷做好面試攻略就可以了的。這篇文章，作者分享的方法，可以借鑒一下。

我在 BOSS 直聘搜索AI產(chǎn)品經(jīng)理，篩選了公司規(guī)模在10000人以上的公司，清洗整理后得到 229 個崗位信息，分析得到如下信息：

• 按最低薪資算，平均年薪 40.2 萬；取薪資范圍均值，平均年薪 52.9 萬;
• 只有 31% 的公司給 12 薪；
• 66%的崗位在北京，其次是杭州 12%；
• 本科是底線，不限學(xué)歷的只有 1.7%(4 個）；
• 半數(shù)以上（52%）要求 5-10 年工作經(jīng)驗，但也有 11% 給了無經(jīng)驗職場人機會；
• 約一半(47.2%)崗位標(biāo)注了 B/G 端產(chǎn)品屬性或者經(jīng)驗。

考慮到篩選條件，我們下面把這些在招崗位稱之為大廠AI產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該沒問題吧？

薪資很體面

229 條有效崗位需求里，只有 6 條是起薪是低于 15K 的，剩下 223 條都是 15-xxK。

把起薪拆分到小于 15K、15-20K、20-30K、30-50K和大于 50K幾檔的話，這 229 個 AI 產(chǎn)品經(jīng)理崗位的薪資范圍 2/3 在 2-3 萬檔，但 3-5 萬的也相當(dāng)多。

按照薪資范圍最低的那個檔次計算，乘上年薪數(shù)量，這 229 個 AI 產(chǎn)品經(jīng)理崗位平均年薪是 402467，已經(jīng)比較體面了。

貪婪一點，取每個崗位給出薪資范圍的平均值，加權(quán)年薪數(shù)量，這 229 個 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的平均年薪為 529408，年入破 50W 了。

另外行業(yè)慣例，產(chǎn)品經(jīng)理都是有年終獎的。這 229 個大廠 AI 產(chǎn)品經(jīng)理崗位里，只有 31%沒有額外標(biāo)注薪資數(shù)量(或許只是沒寫在 JD 里)

最高的阿里云和某 500 強上市公司給出了 20 薪，其他標(biāo)注了薪資數(shù)量的，平均 15 薪。

有些門檻

首先是學(xué)歷要求，229 個大廠 AI 產(chǎn)品經(jīng)理崗位里，超過 200 個要求本科學(xué)歷，7%的甚至要求碩士以上。

考慮到 1）現(xiàn)在的人才紅利情況；2）這是大廠 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，這個學(xué)歷要求不為過。

不過好在是，依然有“不限學(xué)歷”的機會，只是少點。

第二個門檻是工作年限：52%的崗位要求 5-10 年的工作經(jīng)驗，30%的要求 3-5 年經(jīng)驗。

當(dāng)然這里的工作經(jīng)驗并不是 AI 相關(guān)工作經(jīng)驗，多數(shù)都是要求產(chǎn)品經(jīng)理工作經(jīng)驗，畢竟我們現(xiàn)在說的這個 AI，也只有 2 年多經(jīng)驗。

2022 年 12 月之前從事“生成式 AI”相關(guān)工作的，只有某些大學(xué)實驗室和 OpenAI……

另一個喜人的數(shù)據(jù)是，11%的崗位并沒有經(jīng)驗要求！

最后一個門檻是地域相關(guān)的：66%的崗位所在城市是北京。

一方面，可能 BOSS 直聘在搜索結(jié)果顯示時考慮了我的所在城市；另一方面，在 AI 領(lǐng)域比較活躍的公司確實基本都集中在北京……

產(chǎn)品/業(yè)務(wù)類型

BOSS 直聘的每個崗位的崗位描述中都有一個產(chǎn)品/業(yè)務(wù)類型的標(biāo)簽。

這 229 個崗位一共有 719 個標(biāo)簽，透視后是 221 個標(biāo)簽類型，勉強算有共性（數(shù)量超過 5 個）的標(biāo)簽是 27 個，每個標(biāo)簽類型的數(shù)量如下圖：

上圖我把有產(chǎn)品屬性的標(biāo)簽單獨標(biāo)注了，進一步篩選以及，以及把中后臺產(chǎn)品和G端政務(wù)產(chǎn)品粗略的歸類到B端產(chǎn)品的話，看起來目前 AI 相關(guān)產(chǎn)品的主要客戶還是企業(yè)。

新的能力要求

大概有 4/5 的崗位描述里，有崗位要求這個部分，剔除對產(chǎn)品經(jīng)理基本能力的要求和那些泛泛而談的“創(chuàng)新”、“吃苦耐勞”、“抗壓能力強”之外，下面這些“新的”崗位要求，需要各位 PMs 注意關(guān)注：

加分項：熟悉大語言模型，多模態(tài)，Rag 等 AI 技術(shù)

加分項：精通數(shù)據(jù)庫 MYSQL，熟悉 Python、H5 等技術(shù)，熟悉 web 或移動端開發(fā)，能快速落地 AI 創(chuàng)意 Demo。

加分項：對 AI 領(lǐng)域有良好的理解能力，能夠與技術(shù)人員無障礙溝通產(chǎn)品方案

加分項：熟悉并理解大模型的原理，能從技術(shù)角度解釋大模型的能力邊界，對 AI 領(lǐng)域有探索的濃厚興趣

精通提示詞工程，有大量文本類提示詞生成以及調(diào)試經(jīng)驗；了解 mj、sd 模型擴散原理，有大量出圖以及煉丹經(jīng)驗優(yōu)先

對 AI 類、NLP/大模型相關(guān)產(chǎn)品有清晰的認(rèn)知和理解，有相關(guān)產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗者優(yōu)先

對 AI 技術(shù)和應(yīng)用有深入的理解，并能夠?qū)⑦@些技術(shù)轉(zhuǎn)化為解決行業(yè)具體問題的產(chǎn)品功能

擅長 SQL、Python，對數(shù)據(jù)敏感

熟練掌握 python，加分

熟悉 AI 大模型技術(shù)原理和應(yīng)用場景，有實際項目經(jīng)驗者優(yōu)先

熟練掌握大模型 Prompt 設(shè)計和應(yīng)用，能根據(jù)大模型回答調(diào)優(yōu)迭代 Prompt(看到這條忍不住評：肯定是現(xiàn)在的員工搞不定要招專人來調(diào)了……)

具備一定的技術(shù)背景和 AI 產(chǎn)品相關(guān)的背景，對大模型有透徹的理解

了解 AI 技術(shù)，對 AI 能做的邊界有清晰認(rèn)識。對 AI 應(yīng)用場景的調(diào)研、設(shè)計、反饋溝通有成熟的方法

總結(jié)下來，在招聘 AI 產(chǎn)品經(jīng)理時，增加了兩個核心要求：

1. 要能透徹理解大模型的原理，基于此進行產(chǎn)品設(shè)計和 Prompt 調(diào)優(yōu)（而不只是熟練應(yīng)用 AI 相關(guān)工具就夠）；
2. 對技術(shù)有了要求，從研發(fā)溝通上升為熟練掌握 Python 或前端，能快速落地 AI 創(chuàng)意 Demo

實際上，你去問一下現(xiàn)在“先進”的產(chǎn)品經(jīng)理們，他們對技術(shù)的掌握不單單是寫個 Demo 了，很多產(chǎn)品經(jīng)理甚至想要轉(zhuǎn)型「獨立開發(fā)者」。

類似 Cursor、V0、bolt 這些 AI 輔助開發(fā)工具的涌現(xiàn)，你只需要掌握“一丟丟”開發(fā)的入門知識，就可以使用自然語言編程了。

這里的“一丟丟”入門知識，說多不多，說少也不少。下面這個導(dǎo)圖里的必備技能部分肯定是一個也不能落下的。

這個導(dǎo)圖是我即將在 10 月 14 日開營的《AI 產(chǎn)品經(jīng)理實戰(zhàn)行動營》的部分課程內(nèi)容大綱。

除了這些未來產(chǎn)品經(jīng)理們必備的“Coding”能力，我也會在這個行動營里為各位 PM 們詳細(xì)介紹生成式 AI 的底層運行原理

這些曾經(jīng)散落在各處的概念，都可以貫穿到“生成”這個詞中。

在此基礎(chǔ)上延伸出來的對大模型原理、能力邊界和應(yīng)用場景的理解，才是真正透徹的。

“通透”是每一個產(chǎn)品經(jīng)理對待自己業(yè)務(wù)必須有的狀態(tài)。

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