AI行业求职转型实战指南：从入门到拿下高薪Offer
自去年DeepSeek发布以来，国内人工智能应用市场呈现出一片蓬勃发展的景象，随之而来的是相关岗位需求的显著增加。
大约在今年三月，我身边有两位朋友表达了向AI领域转型的意愿。我带领他们进行了一段时间的系统学习，最终他们都成功找到了心仪的工作。这段经历也促使我初步构建了AI训练营的课程框架。
进入五月，我手头一个结合AI与英语的创业项目面临现金流紧张的问题。当时摆在我面前的有两条补充现金流的路径：一是外出打工以供养团队，二是通过开设AI课程来维持团队运营。
经过深入权衡，实际上可行的选择只剩下一个：通过开发课程来支撑团队发展。原因在于，几乎没有企业主会允许员工利用公司资源处理个人事务。于是，我开始正式运作AI训练营项目，至今即将迎来第九期学员的开班。
今年年初，随着OpenClaw的爆火，人工智能的热度得以延续，相应的AI岗位需求也持续保持旺盛。
然而，当前的市场环境与去年已有所不同。一方面，整体经济形势面临挑战；另一方面，部分商业案例可能让一些企业主对AI投入更加谨慎；加之今年AI编程（AI Coding）技术尤为强势，导致的结果是整个科技行业出现了较为严重的裁员潮。
总体而言，当前形势并不轻松。但正如前文所述，AI领域仍然蕴藏着大量的职业机会。因此，许多朋友希望能踏入这个行业。我此前曾整理过一份系统的学习路径图：
核心知识地图与迭代升级
这份学习路径的整体框架和思路是经得起推敲的。不过，其中部分工具和技术已经出现了迭代更新。例如，过去我们可能会使用Coze、Dify这类低代码Agent平台来构建工作流应用。
但现在，为了更贴合企业的实际需求，我们转向采用AI编程与智能体（Agent）技术来承载核心工作流与技能（Skills）。基于此，我们对整个课程体系进行了全面的4.0版本升级：
课程目标人群精准定位
本课程主要面向互联网从业者，尤其适合那些渴望转型成为AI产品经理或AI工程师的人士。如果您符合以下身份或诉求，欢迎报名参与：
一、AI领域的创业者
如果您正在人工智能领域进行创业，特别关注AI项目的试错成本与控制，希望深入了解不同类型AI项目的成本构成，或者想要汲取更多来自AI创业失败案例的经验与教训，那么这门课程将非常适合您。
我将为您剖析To B（面向企业）类AI项目的核心难点在于订单获取与尾款回收，而To C（面向消费者）类项目的挑战则聚焦于流量获取与防止创意被快速复制。
同时，我将带您深入钉钉、飞书等AI办公生态系统的核心，帮助您更清晰地定位自己在未来AI赛道中的生态位。
二、AI项目的核心负责人
如果您即将或正在某个AI项目中扮演关键角色，并且希望了解或正在遭遇一些棘手的人工智能难题，那么这门课程将能为您提供有力的支持。
我将为您阐释AI项目中存在的非对称性优势是什么，以及模型可观测性（Observability） 的重要性。
此外，我会深入讲解几种主流的AI项目类型，剖析不同类型项目在生产环境中的实践方案、核心难点及其解决方案。
三、寻求AI转型的从业者
如果您是产品经理、程序员或其他互联网角色，并且希望找到一份与AI相关的工作，那么这门课程将尤其适合您，您所能收获的价值可能比前两类人群更为直接。
我将为您展示完整的AI项目全局视角，这甚至是许多已经入职的AI产品经理或工程师都未能全面触及的领域。
揭秘生产级AI项目的内部架构
许多正在转型的同学存在一个普遍的认知误区，他们认为只要拿到AI相关的录用通知，就等于坐拥了巨大的AI红利。这种想法可能过于乐观了！
一个预算达到亿级别的AI项目，其全貌通常只允许3到5名核心成员知晓，有时甚至更少。原因很简单：公司投入巨额资源形成的核心知识资产，怎能轻易被他人掌握？
具体到工作内容，也存在明确的分级：
- 整体架构设计：涵盖AI工程、数据工程以及两者间的协同，这是公司知识产权最集中的部分。
- 模型调优与精炼：涉及后训练（Post-training）、检索增强生成（RAG）等技术的深度应用，通常是项目的核心策略层，位于架构之下，也是面试中高频出现的技术难点。
- 提示词工程与上下文工程：具体到各个业务模块的标准操作流程（SOP）编写，是将公司业务具象化的关键环节。
- 数据工程的具体实施：某个特定板块的详细数据验收工作。这通常在基础架构验证完成后进行，需要与各领域专家协作，收集AI工程所需的高质量数据，是构建数据壁垒的过程。
- 模型效果测评：涉及执行行业内的AI应用评测标准（方案由架构层决定，此处为执行层），包括测试数据集准备、竞品调研、异常案例分析等。
- 技术论文与公关文稿：即对外宣传和影响力构建相关的内容，一般初级人员很少涉及。
- 技术工具选型：涉及常用工具的调研与选择，例如向量数据库选型、Agent平台（如Coze， Dify， n8n）评估、AI编程工具选型等。
- 内部降本增效工具开发：例如数据知识库后台、提示词管理系统等。这类工作技术含金量可能不高，但权限控制至关重要，否则极易导致公司机密泄露。
- 项目实施与交付团队：如果是专注于To B AI工具的团队，可能还存在实施团队，负责工具售前支持或实际行业落地，属于项目执行层面的关键力量。
- 其他辅助性与支持性工作。
我可以负责任地告诉您，上述列表中真正具有高价值的工作，新手可能一个都接触不到。 真实的职业发展路径往往是：先从边缘的辅助性工作做起；接着承担各种繁琐的基础工作，例如协助领域专家整理数据；然后才能独立负责一些小模块，比如竞品调研或模型测评。
如果表现突出、做事严谨，并且在公司服务超过半年，才有可能接触到具体某个业务模块的提示词编写工作。而更上层的架构设计等核心模块，则非常难以理解和参与。
这一方面是由于严格的保密要求，另一方面是因为核心架构已经完成，没有人会轻易将历史上遇到的“坑”、为何最终选择此架构等核心细节和盘托出。
以上便是行业内正在真实发生的事情。而在这门课程中，我将以AI项目的全局视野，带领您学习、感受甚至部分实操这些内容，助您触碰那些看似遥不可及的核心领域。
高频疑问权威解答
以下是一些大家普遍关心的问题：
一、课程采用何种形式进行？
课程为真人讲师在线直播授课（非录播），使用腾讯会议平台。每周上课2至3次，时间通常安排在工作日晚上10点或周末上午10点半。
二、课程是否提供回放录像？
所有课程均会提供录播视频，便于复习。同时，课程会布置作业并进行检查。
三、不具备编程基础是否可以参加？
可以参加，但学习过程中可能会感到有些吃力。我们的最低要求是能够撰写清晰的产品需求文档，即对逻辑思维能力要求较高。编程能力不是强制要求，但具备基础会更有优势。
四、课程能否提供工作推荐机会？
可以。只要学员能够高质量地完成所有作业，成功转型上岸的概率很高。
五、往期学员主要来自哪些背景？
目前学员背景多样，最高职级达到P9级别（有2位），其中包括多位企业高管、创业者、人力资源负责人、CEO助理以及经理级别人员。但超过50%的学员是希望转型AI的普通产品经理和程序员。
六、如果学习效果不理想怎么办？
我们提供课程重修的机会。
系统化课程大纲深度解读
从AI实际应用的视角出发，许多复杂的专业名词对于大多数应用者而言并非必需。例如，我曾见过某《AI工程师XX计划》课程礼包中包含TF-IDF， Bm25， BERT， 贝叶斯， FastText， LSTM， Viterbi， 向量化， Encoder-Decoder， 知识图谱等内容。
这些内容中的大部分，在实际应用开发中并不需要深入钻研。
我们学习AI应用应该更加务实，遵循第一性原理，从生产实践出发。工作中实际用什么，什么最重要，我们就重点学什么。基于这一原则，我们的课程大纲应运而生：
一、构建坚实的AI项目知识框架
课程伊始，我们将共同回顾AI近两年的发展脉络，并分享我在AI浪潮中的真实见闻与案例，让您对AI产业的感知更加立体、有血有肉。
随后，我们将采用一套统一的架构对主流AI应用进行分类，并深入探讨不同类型AI项目的关键参数与特性。这将帮助您洞悉所谓“AI应用元年”的发展重点，真正打开视野，了解近期各大公司正在推进的项目以及头部厂商的核心战略布局。
二、深入认识主流Agent平台
接下来，我们将首先聚焦于各类企业最可能涉及的模块——Agent平台，进行系统性介绍。您将全面了解Coze， Dify， FastGPT， n8n等平台的优劣对比以及选型策略。
其次，我们将基于Coze平台，实现一个简易版的类Manus应用，让您对当前Agent平台的能力边界和开发模式有更直观的认识。
最后，我们将以去年我参与的创业项目“AI表格”为例，深入拆解一个真正的工作流项目，剖析其核心难点与解决方案。
三、AI编程（AI Coding）保姆级与生产级双轨教程
针对AI编程，我们提供两套并行的课程内容：
- 一套面向非技术背景或初学者的“保姆级”入门教程，确保从零到一掌握核心技能。
- 一套面向已有编程基础的开发者的“生产级”案例实战课程，重点提升项目上线与工程化能力。
请大家务必明确：掌握AI编程不是一道选择题，而是一道必答题！
四、智能体（Agent）核心课程
本模块涵盖多个关键课题：
- 动手实现一个简易的Mini-Manus。
- 动手实现一个简易的Mini-OpenClaw。
- LangChain框架的实操与应用介绍。
智能体技术的重要性已不言而喻，是AI应用开发者必须掌握的技能。
五、从简单到复杂的AI知识库构建
然后，我们将介绍AI项目中另一个占据极大比例的应用品类——AI知识库。超过80%的企业都会遇到相关需求。我们将通过实际案例，阐释什么才是真正有价值的AI知识库系统。
学完本模块，您将掌握RAG， 数据清洗等关键技术，足以应对80%以上的企业级AI知识库需求。
六、复杂AI应用综合实战
最后，我们将分享压箱底的干货，揭示生产级别的复杂AI应用的全貌。这里几乎囊括了AI应用开发中的所有常见高阶技术，包括：
- 理解模型的能力边界与AI项目的可观测性。
- 数据工程的核心难点与应对策略。
- 复杂上下文工程的实现方案。
- 构建自我优化的AI飞轮系统。
- 为何思维链（CoT）技术是2025年AI应用的核心。
- 模型微调（Fine-tuning）的实战方法。
- 知识图谱的初步应用。
- 其他高级主题探讨。
通过这一系列的系统性学习，相信能够帮助您真正推开AI应用开发的大门。但课程的价值远不止于此。
选修模块一：AIGC（生成式AI）应用
当前，文生图、文生视频等需求急剧增长。在实际项目咨询中，我们已经遇到了大量相关需求。虽然其整体技术难度并非极高，更侧重于工具的使用，但我们仍专门开设了AIGC应用选修课，以满足大家的需求。
选修模块二：个人品牌（OPC/IP）打造
针对个人IP打造，我们提供一套质量极高的系统性课程：
把握AI人才缺口机遇
近期，我一直在协助多家公司推荐合适的AI人才。当前，市场正面临一个事实：企业遭遇着严重的AI人才荒！
我曾在招聘平台发布一条AI相关职位的需求，收到了数千份简历。然而，其中符合基本要求的不足十分之一，甚至有一半的求职者连最简单的Coze平台都未曾熟练使用。这样的背景，如何能找到理想的AI相关工作呢？
于是便形成了一个矛盾的局面：企业方渴求经验丰富的AI人才却难以觅得；而众多希望进入AI领域的人才，又因经验与认知的不足被挡在门外。
实际上，AI应用开发并没有想象中那么高深莫测，很多时候只是“看似高深”。我们可以在战略上藐视它！但在战术上，必须付出实实在在的努力。期待与您交流，共同探索AI世界的奥秘。