星标关注猎聘公众号 探寻职场的另一种可能
近期，随着DeepSeek的迅速崛起，AI行业的热度达到了前所未有的高度。
这个行业不仅以其前沿的科技魅力吸引着无数追梦人，更以其诱人的薪资待遇吸引着众多求职者。
据猎聘平台近一年的数据显示，AI行业招聘中年薪超过20万的职位占比65.74%，彰显了该行业的薪酬优势。同时，AI行业的人才缺口巨大，数以百万计，为有志之士提供了广阔的施展空间。
尽管这个行业因其高科技属性而让一些人望而却步，但实则并非高不可攀。对于普通人而言，从非技术岗位切入，同样有机会踏入这个充满机遇与挑战的新兴行业。
普通人想要进入AI行业，可以做什么？
从近一年AI行业热招岗位二级职能分布TOP15来看，有七席是纯技术岗，如人工智能专业技术岗、后端开发、硬件等，这些岗位对技术的门槛要求较高，尤其是AI专业技术岗涉及算法工程师、深度学习、图像算法、机器视觉、自然语言处理(NLP)等，非科班出身者难以企及。
但庆幸的是，在TOP15职能中，还有八席都是非技术岗，包括销售管理、销售人员、互联网运营、人力资源、IT互联网产品、项目管理、财务/审计/税务、市场营销。
这些岗位门槛相对较低，从别的行业容易进行跨行知识和技能的迁移，对于渴望进入AI行业的人来说，从这些非技术岗入手，不失为一种迂回而有效的策略。
随着AI技术在各行业的广泛应用，对跨领域人才的需求持续攀升，这正为普通人提供了难得的机遇。
那么问题来了，是不是从非技术岗闭眼就能进入AI行业呢？
也没那么简单，进入一个新的行业，了解其基本的硬核要求和软技能要求是必修课，了解的越多，招人方越是对你刮目相看，越有可能拿到入场券。
AI行业非技术岗位的核心是连接技术与业务，主要包括：
1）产品类：如AI产品经理、解决方案架构师
2）市场与运营：如AI行业分析师、市场经理、内容运营
3）商务与生态：如商务拓展（BD）、生态合作经理
4）支持类：如项目管理（PMO）、AI伦理顾问、用户体验设计（UX）
5）垂直领域专家：医疗/金融/教育等行业的AI应用专家
6）其他通用职能如销售、HR、财务、行政等
以每个行业最常见的销售为例，我们看看AI行业的销售都有什么特别的要求：
从猎聘平台这家AI公司的销售岗位要求可以看出，除了一般销售应具备的谈判和抗压能力之外，该岗位还要求销售具备AI相关领域的销售类工作经验，此外还要求对于AI领域的自动驾驶产业链有了解。
再以产品经理为例，任职要求特别强调了应聘者要有AI的热爱和理解。
在AI行业，运营相关岗位尤为重视求职者在内容制作和传播渠道方面的专业能力，与此同时，还特别强调应聘者需具备良好的审美能力。
这一要求反映了AI时代对人才的新需求，出色的审美能力能够使候选人在利用AI生成内容时，给予更加精准的提示，从而创造出符合预期的理想内容。
HR岗位作为各行业的通用职位，在任何企业中都扮演着不可或缺的角色。
在AI行业，HR不仅需要具备传统的人才管理、组织建设和招聘等核心技能，还要被求更深入地理解公司的业务状况和战略方向。
许多AI企业会优先考虑具有相关领域招聘经验的HR，而另一些公司则进一步要求HR具备数据分析能力，以适应行业对人力资源管理的更高需求。
以上，我们可以看出，通过非技术岗进入AI行业，不要求有特别过硬的技术能力，但要最好能具备一些相对硬核的知识：
1）掌握AI基础概念（机器学习、深度学习、生成式AI等），理解技术边界和落地场景。
2）要熟悉AI工具链（如数据标注、模型训练、API调用）以及AI工具的应用，无需编码但最好懂流程。
3）建议选择1-2个垂直领域进行深耕，形成自己的专业比较优势（如医疗影像AI需了解医院流程和合规要求）。
AI，需要很多普通人参与
在当今AI产品商业化落地日益普及的背景下，作为非技术背景进入AI行业的人士，提升需求消化能力显得尤为重要。
这意味着要能够将复杂的业务需求精准转化为技术团队能够执行的具体方案。
同时，具备商业化思维也是不可或缺的，要能够深入理解AI产品的盈利模式，把握市场机遇。鉴于AI行业对数据和算法的极高依赖性，非技术人员还需不断加强自身对数据的敏感度，通过基础数据分析来洞察用户行为、把握市场趋势，
AI技术的发展会不断带火、甚至创造出一些新的职业，而这些职业是进入AI行业的快车道。
曾经默默无闻的数据标注职业，随着AIGC的广泛应用而闻名天下，需求也处于不断增长态势。
根据AI训练师认证中心发布，近几年数据标注行业迅速发展，全国已有近200万名从业者。2020年，人社部将数据标注师纳入国家职业分类目录。
2021年，数据标注行业市场规模达到43.3亿元，同比增长约19.2%。
出门问问创始人兼CEO、前Google总部科学家李志飞告诉猎聘，AI大模型赋能各种场景应用的工作离不开各种数据标注，数据标注主要有两个作用，一是作为训练语料用来微调（fine tune）大模型，以适应场景应用的目标；二是作为测试数据用来评测应用的数据质量。
越来越多的大模型在应用层落地，极大拉动了各个行业对数据标注的需求，而数据标注师更容易跨行进入AI行业。
猎聘AI技术专家莫瑜谈到，他身边的一些从事数据标注的熟人后来就转为人工智能训练师或运营/实施/产品，成功进入AI行业。
而数据标注更大的贡献是，由于其工作地点和时间相对灵活，给了县域宝妈更多入场的机会。
澎湃新闻在调研中发现，数据标注人群中有一群农村、县城的宝妈，在工作岗位吃紧的小地方，能有这样一条产业链的后端入驻，并能有一个月三五千的收入，多数宝妈已十分满意。
在宝妈们看来，成为一个好的数据标注师，除了最基本的电脑鼠标操作能力，需要两大特质：较好的理解能力，以及细心，这也正是她们的优势所在。
随着AI技术的不断进步与AI+的深度融合，这个领域将不断涌现出更多杰出的公司与新兴的工种。
AI行业作为一个多领域交叉的融合体，本身就具备极强的开放性。只要我们持续关注行业动态，满怀热情，不断学习并掌握相关知识技能，相信定能找到踏入这扇大门的钥匙。
作者丨沁雅
