怎么成为年薪53万的AI产品经理?我分析了200份大厂的招聘要求

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如何找到高薪的AI产品经理工作?并不是写好简历做好面试攻略就可以了的。这篇文章,作者分享的方法,可以借鉴一下。

我在 BOSS 直聘搜索AI产品经理,筛选了公司规模在10000人以上的公司,清洗整理后得到 229 个岗位信息,分析得到如下信息:

  • 按最低薪资算,平均年薪 40.2 万;取薪资范围均值,平均年薪 52.9 万;
  • 只有 31% 的公司给 12 薪;
  • 66%的岗位在北京,其次是杭州 12%;
  • 本科是底线,不限学历的只有 1.7%(4 个);
  • 半数以上(52%)要求 5-10 年工作经验,但也有 11% 给了无经验职场人机会;
  • 约一半(47.2%)岗位标注了 B/G 端产品属性或者经验。

考虑到筛选条件,我们下面把这些在招岗位称之为大厂AI产品经理应该没问题吧?

薪资很体面

229 条有效岗位需求里,只有 6 条是起薪是低于 15K 的,剩下 223 条都是 15-xxK。

把起薪拆分到小于 15K15-20K20-30K30-50K大于 50K几档的话,这 229 个 AI 产品经理岗位的薪资范围 2/3 在 2-3 万档,但 3-5 万的也相当多。

按照薪资范围最低的那个档次计算,乘上年薪数量,这 229 个 AI 产品经理岗位平均年薪是 402467,已经比较体面了。

贪婪一点,取每个岗位给出薪资范围的平均值,加权年薪数量,这 229 个 AI 产品经理的平均年薪为 529408,年入破 50W 了。

另外行业惯例,产品经理都是有年终奖的。这 229 个大厂 AI 产品经理岗位里,只有 31%没有额外标注薪资数量(或许只是没写在 JD 里)

最高的阿里云和某 500 强上市公司给出了 20 薪,其他标注了薪资数量的,平均 15 薪。

有些门槛

首先是学历要求,229 个大厂 AI 产品经理岗位里,超过 200 个要求本科学历,7%的甚至要求硕士以上。

考虑到 1)现在的人才红利情况;2)这是大厂 AI 产品经理,这个学历要求不为过。

不过好在是,依然有“不限学历”的机会,只是少点。

第二个门槛是工作年限:52%的岗位要求 5-10 年的工作经验,30%的要求 3-5 年经验。

当然这里的工作经验并不是 AI 相关工作经验,多数都是要求产品经理工作经验,毕竟我们现在说的这个 AI,也只有 2 年多经验。

2022 年 12 月之前从事“生成式 AI”相关工作的,只有某些大学实验室和 OpenAI……

另一个喜人的数据是,11%的岗位并没有经验要求

最后一个门槛是地域相关的:66%的岗位所在城市是北京。

一方面,可能 BOSS 直聘在搜索结果显示时考虑了我的所在城市;另一方面,在 AI 领域比较活跃的公司确实基本都集中在北京……

产品/业务类型

BOSS 直聘的每个岗位的岗位描述中都有一个产品/业务类型的标签。

这 229 个岗位一共有 719 个标签,透视后是 221 个标签类型,勉强算有共性(数量超过 5 个)的标签是 27 个,每个标签类型的数量如下图:

上图我把有产品属性的标签单独标注了,进一步筛选以及,以及把中后台产品G端政务产品粗略的归类到B端产品的话,看起来目前 AI 相关产品的主要客户还是企业。

新的能力要求

大概有 4/5 的岗位描述里,有岗位要求这个部分,剔除对产品经理基本能力的要求和那些泛泛而谈的“创新”、“吃苦耐劳”、“抗压能力强”之外,下面这些“新的”岗位要求,需要各位 PMs 注意关注:

加分项:熟悉大语言模型,多模态,Rag 等 AI 技术

加分项:精通数据库 MYSQL,熟悉 Python、H5 等技术,熟悉 web 或移动端开发,能快速落地 AI 创意 Demo。

加分项:对 AI 领域有良好的理解能力,能够与技术人员无障碍沟通产品方案

加分项:熟悉并理解大模型的原理,能从技术角度解释大模型的能力边界,对 AI 领域有探索的浓厚兴趣

精通提示词工程,有大量文本类提示词生成以及调试经验;了解 mj、sd 模型扩散原理,有大量出图以及炼丹经验优先

对 AI 类、NLP/大模型相关产品有清晰的认知和理解,有相关产品设计经验者优先

对 AI 技术和应用有深入的理解,并能够将这些技术转化为解决行业具体问题的产品功能

擅长 SQL、Python,对数据敏感

熟练掌握 python,加分

熟悉 AI 大模型技术原理和应用场景,有实际项目经验者优先

熟练掌握大模型 Prompt 设计和应用,能根据大模型回答调优迭代 Prompt(看到这条忍不住评:肯定是现在的员工搞不定要招专人来调了……)

具备一定的技术背景和 AI 产品相关的背景,对大模型有透彻的理解

了解 AI 技术,对 AI 能做的边界有清晰认识。对 AI 应用场景的调研、设计、反馈沟通有成熟的方法

总结下来,在招聘 AI 产品经理时,增加了两个核心要求:

  1. 要能透彻理解大模型的原理,基于此进行产品设计和 Prompt 调优(而不只是熟练应用 AI 相关工具就够);
  2. 对技术有了要求,从研发沟通上升为熟练掌握 Python 或前端,能快速落地 AI 创意 Demo

实际上,你去问一下现在“先进”的产品经理们,他们对技术的掌握不单单是写个 Demo 了,很多产品经理甚至想要转型「独立开发者」。

类似 Cursor、V0、bolt 这些 AI 辅助开发工具的涌现,你只需要掌握“一丢丢”开发的入门知识,就可以使用自然语言编程了。

这里的“一丢丢”入门知识,说多不多,说少也不少。下面这个导图里的必备技能部分肯定是一个也不能落下的。

这个导图是我即将在 10 月 14 日开营的《AI 产品经理实战行动营》的部分课程内容大纲。

除了这些未来产品经理们必备的“Coding”能力,我也会在这个行动营里为各位 PM 们详细介绍生成式 AI 的底层运行原理

这些曾经散落在各处的概念,都可以贯穿到“生成”这个词中。

在此基础上延伸出来的对大模型原理、能力边界和应用场景的理解,才是真正透彻的。

“通透”是每一个产品经理对待自己业务必须有的状态。

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