前些日子我去帮一个公司招聘 AI 人才，好家伙！岗位刚放出去消息直接就99+了，这里我非常怀疑有人用了招聘 Agent 去刷数据！

前些日子我去帮一个公司招聘 AI 人才，好家伙！岗位刚放出去消息直接就99+了，这里我非常怀疑有人用了招聘 Agent 去刷数据！
只不过，从招聘网站上筛了 1000 份简历，去掉基本学历、专业、工作经历要求后，推到面试官面前的，居然不到10个！
而就这 10 个人里，还有好几个连 Coze、Dify、多维表格都没玩明白就敢来面试的？
最终结果也很符合预期：1000 份简历，找不到一个真正能干活的人。
听完这个数据，你是什么感觉？
如果你正在找工作，你可能会想：原来大家都这么菜，我不是一个人！
如果你正准备转行AI，你可能会想：那我稍微认真学一下，不就能脱颖而出了？
没错，这就是现在AI行业的真相：【需求极大，合格的人极少】
另一方面，企业端的情况更糟糕：一家药企花 70 万找人做 AI 知识库，三个月后项目烂尾，企业花大价钱买了个 PPT + Demo！
原来，那个外包技术团队用 AI Coding 十天出 demo，看着挺炫，但一上真实场景就完蛋，效果卡在 70 分再也上不去...
这两件事放在一起：企业分不清谁真懂谁假懂、AI 项目又很容易鱼目混珠，信息差产生了，相应着 AI 红利也就产生了。
进一步，这波 AI 红利催生了三个目标岗位：【AI 工程师、AI 产品经理、FDE】，这里我们不做具体描述，只客观给出招聘网站上的关键词标签。
AI工程师：全栈、Agent开发、RAG、API编排、评测、工程化落地...
FDE（AI解决方案架构师）：业务拆解、方案设计、客户沟通、项目交付、成本估算...
AI产品经理：需求定义、ROI计算、数据工程、效果评估、跨部门协同...
看起来有点难，但那是入场后的事情了，如果想要获得这个 offer 还是要回归之前的竞争力框架：【专业能力 × AI工具 × 项目作品 × 知识表达】
我们会教大家如何一步步去构建自己的这套竞争力体系，大家只需要稍微努力就能超过 80% 的求职者了，所以心动不如行动！
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AI 催生的四个岗位：AI 全栈、FDE、AI PM、Workflow
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