金融转ai产品,为什么我铁了心要做ai?
01我的学校是两财一贸专业也是很纯正的经管类。围绕在我们学院的就业氛围一直是很纯正的金融风味满耳朵的银行证券投行、一级二级市场。我之前也是把金融业作为大的就业方向并且投入过一些努力比如去基金公司实习、认识做感兴趣方向的学长等等。起初我决定把一级市场的pevc风投私募作为目标岗位。这一类型岗位所要求的好奇心、交谈能力、深度思考能力很对我的胃口很满足我对于一个“有意思的事情“的预期。但是大三刚开始的时候我却放弃了这个想法转向互联网的ai产品经理岗位。这要从我第一次实习说起当时做的更多是一些基础类的执行工作比如整理文稿、写文档等等。我时常在繁复的细节工作中出错也苦于重复工作的疲惫与乏味。后来来了一个新的实习生他的能力让我很惊艳不仅可以做到细致不出错还提出了一系列用ai做的优化方案。这些方案就是我直观感受到ai力量的开始。之前很难整理、或者是需要许多人为步骤的工作在他的提示词下竟然实现了效果不错的自动化前后过程节省了很多的人力。深刻体验过之前和之后变化的我强烈地感受到了ai带来的影响。冥冥之中我有一种预感ai会越来越大幅度地重塑许多工作我必须要去靠近它。于是我开始了解到一些我可以靠近它的方法有一个很适合的岗位ai产品经理。产品经理扮演的是一个提炼用户需求、设计需求文档、对接技术开发的角色而ai产品经理则对于ai方面的理解有更高要求。02后来我成功转入这一岗位现在也做了大半年的ai产品实习。中途完全没有想过后悔或者是转回金融而是一次次地被ai的力量震惊。这一年我一直都处于一种不断学习的状态。新的技术和产品层出不穷在一个技术迭代的时期里人类想象力的能量被无限放大并且毫无穷尽。每一个个体身处其中都只能望洋兴叹。那么对于我为什么铁了心想做下去呢一方面是因为我之前的经历和实际感受我意识到了ai对于工作效率的巨大改变所以决定要靠近、学习它用它来实际作用于我自己的生活与工作。我从不因为一些ai会替代人类的论调而对它报以排斥无论未来ai会不会走向人类失控的天平另一侧此时此刻去运用它改变自己的生活都是值得做的。最初我使用ai只是用来生成长文档或者询问问题。现在多了不少场景用ai加工我的背诵资料帮助我理解记忆、用ai帮我生成网页给朋友作为生日礼物、利用ai速通期末、用agent整理本地文件和执行各项工作任务等等。现在我更多地将注意力投放在如何用ai替代一些我现有的重复工作流用自动化的方式来节省时间此外我也开始关注怎么提升和ai合作的方式来提高效率与质量。这些方面能做的努力是无限的。ai技术值得任何人尽早去投入和靠近。03另一方面我认为未来的职业是注定要被重塑的。在做ai产品经理的过程里我就经历了工作方式的大变样从一开始的画原型图写prd到现在直接用ai去改前端代码库产品和开发的合作方式也开始有了一些变化。同时还有一些像FDE这样的新岗位出现。人在工作中扮演的角色也越来越不同当ai已经可以成为半个同事并且能力越来越强人逐渐成为一个布置任务和判断验收的角色更多的时间精力被投入到核心的思考判断之中。未来的职场会是什么样子我们无法预判但是我想从现在开始就熟悉和使用ai才会更能够在一切都被悄声重塑的过程里慢慢找到适合自己的道路以及适合自己的与ai合作方式。ai相关的岗位是否有前景哪一个有前景也没有人说得准。许多人往ai产品这个岗位上转但是这也说不准只是一场浮华的泡沫在求职过程中我也看到了很多打着ai产品名号实则只是为了ai而ai并没有真正发挥它作用的情况。但是只有靠近它亲身地去感受和学习才能够在诸多不确定性中增加一点自己的经验和判断ai的变革本身就日新月异参与其中感受自己也如同海上波涛一样翻涌其实也是一种趣味。——我在实习的过程里对很多东西产生过重新的思考比如目标公司、行业、岗位但是一直感受到有巨大学习空间和吸引力的是ai技术本身。在这个时代里很多人会为新技术的到来感到恐惧、排斥但我想其实短短一生能够经历这样一场技术革命也是作为一个个体的幸运。恐惧自然是真实的但是人永远在科技的身旁在滑向深渊之前我们永远拥有能动性。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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