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AI岗位要学什么|按4个方向拆技能
AI岗位要学什么｜按4个方向拆技能
「想转 AI 要学什么」这个问题，答案完全取决于你投哪类岗。标注要的是细心，算法要的是数学和框架，产品要的是评测能力，工程要的是部署调试——学错方向，简历还是过不了。
下面把 44 条岗位的技能要求按方向拆开，都是招聘页原文，不是概括。
01 数据标注 / AI训练师（18 条）
· 了解AI基础概念· 文本/图像标注与清洗· Excel· 逻辑思维与细节把控· 多模态（图文/视频）标注项目管理· AIGC生成模型质量评估· 熟悉Sora、Stable Diffusion等· 1年以上视觉与图文数据处理经验· 对LLM有基础认知· 电商图文数据处理经验优先· 图文数据标注· Prompt工程
没有一条要求编程。这个方向的筛选标准是「能不能按规范稳定产出」，跨行的人只要细心、能读规范就能进。
02 算法研究（10 条）
· Python/C/C++/Golang任一· 深度学习CV与NLP实践· 熟悉ChatGLM/Llama/通义千问· Tensorflow/Pytorch· 智能体、MCP、RAG· 深度学习算法· 模型训练与调优· 机器视觉· 图像处理算法· 控制算法· 运动控制· 故障预测与健康管理算法
全是硬技能：Python、深度学习框架、CV/NLP 项目经验。还有一个新变化——「智能体、MCP、RAG」开始出现在算法岗要求里，只会训模型不够了。
03 AI 产品（8 条）
· 对接大模型API· Prompt调优与效果评估· 基础Python胶水代码· 输出模型评测报告· B端产品、移动端产品、项目管理· AI产品基础工作· AI产品规划· 需求调研、项目实施、产品设计、竞品分析· AI+智能制造规划与部门管理· AI在检验检测场景的项目落地· AI应用产品规划
核心是三项：对接大模型 API、Prompt 调优与效果评估、输出评测报告。会写一点 Python 胶水代码是加分项，不是必需。
04 研发工程（4 条）
· 视觉系统现场应用与调试· AI工程化落地· Agent开发· 财务业务理解· 数智化与数据分析
偏现场能力：视觉系统部署、调试、交付。这类岗位看动手经验多于看学历，是标注岗往上走的一个现实台阶。
05 按顺序学，别贪多
第一步（1 个月）：把一两个主流模型用熟，知道它们在什么任务上强、什么任务上弱。这一步不需要写代码。
第二步（1–2 个月）：学会写评测标准。给一个场景，能列出 20 条「答得好不好」的判断规则——这是 AI 产品岗最值钱的能力。
第三步（按方向分叉）：投算法去补 Python 和 PyTorch；投工程去学部署和 Linux；投标注直接投，不用等。
0标注岗要求编程的条数3 项AI 产品岗的核心技能4 类按方向分叉的学习路径
三个常见误区：一是先啃数学和论文，三个月过去还没用过产品；二是把「会调 API」当成会做 AI，简历上写不出任何效果；三是盲目考证，招聘要求里几乎不写证书。正确的顺序是先用起来，再补原理，最后才谈深入。
06 常见问题
转AI要学什么？
按目标岗位定：标注和运营不需要编程；AI 产品要会用模型、会写评测标准；工程要懂部署调试；算法要 Python + 深度学习框架 + 项目经验。
学AI要多久？
到能投简历的程度：标注 1–2 周，AI 运营 1–3 个月，AI 产品 3–6 个月，工程实施 3–6 个月，算法通常需要系统学习 1 年以上或有相关学历。
需要考证吗？
不是必需。招聘要求里几乎没写证书，写的是能力和项目。但杭州对技能等级有补贴，考证可以作为降低学习成本的路径。
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