过年期间一直在看网上一些帖子关注产品经理的招聘和发展。其中有一个帖子印象比较深刻在AI 时代优秀的业务会依靠自己的能力搭建智能体来实现自我提效开发根据AIcoding结果进行优化而产品经理夹在中间对于需求的把控也越来越弱担心产品经理在这股AI浪潮中没落。作为一个干了多年产品的人也有类似焦虑。一方面是小场景小需求在各种智能体、工作流、AIcoding等AI工具辅助下不会再进入到产品经理的视线范围另一方面由于AIcoding的出现创新型的项目更多的是发起人即作为产品人产品经理这个角色在早期阶段消失了。但是最近有了一些不一样的感受。首先最近研究了阿里、deepseek等国内大模型研发公司的招聘发现对于现阶段的产品经理在自己以前的行业、业务领域如果再加上懂AI就依然有市场岗位要求参加下图。说白了AI对于现阶段的职场打工人是一个技能是一个工具打工人的技能需要随着技术的发展与时俱进。其次网上各种解读AI会让白领从业者逐步消失让我重新去审视产品经理这个岗位它的核心工作能力到底是什么个人认为产品经理的核心能力应该是深入了解行业知识和未来发展趋势观察、研究用户/客户挖掘需求。而平时工作中习以为常甚至占据了大部分时间的的画原型、制定迭代计划、写PRD文档、团队沟通协作、跟项目进度、数据分析等等都只是这个岗位的附加工作项。记得之前看过俞军的产品方法论一书就提到过产品经理最重要的工作之一就是研究用户以使企业面向用户需求生产产品。反观自己和自己的大部分同事其实这部分工作在日常工作占据时间并没有很突出。当时就有疑问既然大家都知道需要研究用户才能设计出更好的产品但却默认团队沟通协作、跟项目进度、数据分析等等这些工作要产品经理来承担至少国内很多企业都是这样的只有一些极少数的公司会成立用户研究部门但是用户研究部门却又只提供描述性结论而不做决策。提到这里忽然就想起来一个题外话网上很多帖子说产品经理是一个很内耗的岗位核心原因就是因为需要跟协作部门做各种沟通但是从岗位设置初衷来看这个不是岗位核心能力但就是这些事情却成了岗位最大的绊脚石也是有点讽刺在里面也不知道算不算是企业为节约成本给自己挖的坑。回归正题如果产品经理的核心能力是行业知识、观察能力、需求挖掘能力、用户研究能力这些能力是很难被AI全部代替的从上面的招聘岗位需求也不难看出岗位需要的产品是能结合AI技术在垂直领域、业务场景中找到AI可以发挥作用的地方。所以从现在开始认真培养自己的核心能力找到自己不可替代的点这才是AI时代安身立命的根本。01什么是AI大模型应用开发工程师如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型设计开发落地业务的应用工程师。这个职业的核心价值在于打破技术与用户之间的壁垒把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数转化为人人都能轻松操作的产品形态。无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP这些看似简单的应用背后都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。他们不追求创造全新的大模型而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求“学会”解决具体问题最终形成可落地、可使用的产品。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】02AI大模型应用开发工程师的核心职责需求分析与拆解是工作的起点也是确保开发不偏离方向的关键。应用开发工程师需要直接对接业务方深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。在此基础上他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务明确每个环节的执行标准并评估技术实现的可行性同时定义清晰的核心指标为后续开发、测试提供依据。这一步就像建筑前的图纸设计若出现偏差后续所有工作都可能白费。技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。工程师需要根据业务场景的特点选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同选型的合理性直接影响最终产品的表现。同时他们还要对行业相关数据进行预处理通过提示词工程优化模型输出或在必要时进行轻量化微调让基础模型更好地适配具体业务。此外设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求建立敏感信息过滤机制保障数据安全也是这一环节的重要内容。应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通确保数据流转顺畅。在这一过程中他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户实现从技术方案到产品形态的转化。测试与优化是保障产品质量的关键步骤。工程师会开展全面的功能测试找出并修复开发过程中出现的漏洞同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。安全合规性也是测试的重点需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。此外他们还会收集用户反馈通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验让应用更贴合用户实际使用需求。部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线并实时监控运行状态及时处理突发故障确保应用稳定运行。随着业务需求的变化他们还需要对应用功能进行迭代更新同时编写完善的开发文档和使用手册为后续的维护和交接提供支持。03薪资情况与职业价值市场对这一职业的高度认可直接体现在薪资待遇上。据猎聘最新在招岗位数据显示AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。在AI技术加速落地的当下这种“技术业务”的复合型能力尤为稀缺让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品让大模型的价值真正渗透到各行各业。随着AI场景化应用的不断深化这一职业的重要性将更加凸显也必将吸引更多人才投身其中推动AI技术更好地服务于社会发展。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】