当下，AI领域的热度居高不下，不少程序员、职场人都想趁势转岗或跳槽挤入这个赛道，期待抓住行业红利。但真正踏入局中才发现，这条路远比想象中难走——难的不是啃下AI基础知识点、玩转几款AI工具，而是急着招兵买马的企业，和铆着劲想入行的求职者，似乎都没理清AI领域的招聘核心逻辑，导致双方陷入“企业招不到人，求职者踏不对路”的僵局。

正在紧盯AI岗位机会的你，大概率对这些尴尬场景并不陌生：

一、企业端的招聘困局：JD模糊，需求错位

1. 多数AI业务仍处于探索试错阶段，岗位描述（JD）写得极其模糊。翻来覆去都是“熟悉AIGC趋势”“了解大模型应用”这类空泛表述，求职者根本摸不透岗位核心职责是什么、需要具备哪些硬技能，投简历像“盲猜盲撞”；

2. 受AI技术快速迭代的影响，不少岗位要求带着明显“历史包袱”——把传统机器学习、TensorFlow框架使用等传统AI技能，生硬套进生成式AI岗位需求里，导致岗位要求与实际业务需求严重错位，真正能匹配的人才少之又少。

二、求职者的入行困惑：学错方向，踩坑不断

1. 对AI领域不太熟悉的小白，往往对着模糊的JD埋头苦学：啃机器学习算法、练TensorFlow实操，结果面试时被追问的全是生成式AI的落地场景、提示词设计技巧，学的知识全用不上，当场陷入被动；

2. 有一定AI基础或相关经验的从业者，扫一眼那些逻辑混乱的JD就心里有数：这类岗位大概率不靠谱，要么是企业没理清业务方向，要么是HR不懂AI领域，连招人标准都没定清楚。

三、恶性循环：企业招不到，求职者踏错路

• 企业端：急着推进AI业务落地，却总找不到“对口人才”，也不知道该如何优化JD、明确招聘标准；

• 求职者端：愿意花时间补技能、冲赛道，却对着一堆混乱的招聘信息摸不清头绪，不知道该往哪个方向发力，更找不到入行的“正确姿势”，白白浪费时间和精力。

四、划重点：靠谱的生成式AI岗位JD长这样

对想入行大模型、生成式AI领域的求职者来说，识别靠谱JD是避坑的第一步。一个合格的「生成式AI」应用岗位描述，至少要清晰说明这5点，遇到符合的可以直接收藏关注：

1. 明确大模型的具体业务落地场景（比如电商智能客服优化、企业级内容生成、数据分析自动化、智能办公工具开发等）——这直接框定了求职者需要具备的行业经验和领域认知，避免“泛AI技能”的无效学习；

2. 清晰标注提示词（Prompt）工程的能力要求（比如是否需要设计复杂场景的提示词、能否通过提示词优化模型输出精度、是否有Prompt调优实战经验等）；

3. 明确对大模型应用边界的认知要求（比如是否需要清楚不同大模型的优劣、知道哪些任务大模型擅长落地、哪些任务存在风险或无法实现，避免盲目投入开发）；

4. 注明是否需要coze、dify、LangChain等主流AI应用开发平台/框架的实操经验——这类技能是当前生成式AI岗位的核心加分项，小白可重点攻克；

5. 强调对AI新模型、新趋势的敏感度和探索欲——AI领域迭代速度极快，新模型、新工具层出不穷，停滞学习很容易被淘汰，这也是企业考察求职者潜力的关键。

给大家分享一个搜索引擎AI产品经理的JD案例，标注清晰、需求明确，非常适合小白参考学习，搞懂优质JD的核心逻辑：

五、反向推导：小白/转岗者该如何补能力？

其实从靠谱的JD里，我们就能反向推导出入行所需的核心能力。以AI产品经理这类热门岗位为例，除了上述对应的大模型应用、Prompt工程等硬技能，还需要补齐这2个关键能力，才能提高竞争力：

1. 业务深度理解能力：AI工具最终是为业务服务的，脱离业务的AI方案都是“空中楼阁”。比如做电商领域的AI产品，必须懂电商的流量逻辑、转化路径；做企业服务类AI产品，要清楚企业的管理痛点、员工的使用需求；

2. 跨团队协作能力：AI方案落地需要技术、运营、业务等多团队配合，比如和算法工程师对接模型选型、和运营团队同步落地效果、和业务团队收集需求反馈，高效的协作能力能让AI项目推进更顺畅。

最后想跟大家说，AI领域当前的招聘乱象，本质是“新兴行业快速发展”与“人才标准尚未统一”的暂时错位，随着行业逐渐成熟，岗位需求会越来越清晰。对求职者来说，想抓住AI赛道的机会，除了扎实打磨硬技能，更要学会“穿透模糊JD看本质”——先通过JD拆解目标岗位的核心业务场景，再针对性补全能力，才能少走弯路、快速上岸。如果是刚入门的小白，建议从Prompt工程、主流AI应用平台实操入手，这些技能门槛相对较低，且是当前生成式AI岗位的核心需求，性价比最高。

如何学习大模型 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。

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