岗位与JD简介
本类是求职专题的第一站：先弄清AI 行业有哪些常见岗位、典型 JD 长什么样、怎么读 JD，再谈准备与投递。岗位名称对不上 JD 里的真实职责，是求职中最常见的浪费——本类帮你把「岗位名称 → 实际工作 → 门槛要求」这条线打通。
AI 行业常见岗位全景
AI 产品从想法到落地，大致需要以下角色（按产品协作链路排列）：
| 岗位 | 一句话定位 | 详见 |
|---|---|---|
| AI 产品经理 | 定义「做什么、为什么做」，负责需求、方案与结果 | AI 产品经理 |
| 大模型应用工程师 / Agent 工程师 | 把模型能力做成可用的系统：应用开发、Agent 编排、效果调优 | 大模型应用工程师与 Agent 工程师 |
| 算法工程师（LLM/NLP/多模态） | 训练、微调、优化模型本身，或做检索、推理等算法方案 | 算法工程师（LLM/NLP/多模态） |
| 提示词工程师 | 罕见独立岗，更多是产品/应用/算法岗里的技能项 | 提示词工程师：现实定位与 JD 解读 |
| 数据、评测与训练类岗位 | 数据标注与管理、评测、数据科学——AI 质量的「守门人」；训练相关详见独立页 AI 训练相关岗位 | 数据、评测与训练类岗位 |
时效性说明
信息截至 2026-08，岗位名称与 JD 写法随行业发展变化较快，请以最新公开招聘信息为准。
怎么读 JD
三条心法，细节在各篇文章里展开：
- 先看职责再看要求：JD 里的「要求」是筛人用的，职责才决定你入职后每天干什么——职责与岗位名不匹配时，以职责为准
- 区分硬门槛与软偏好：「3 年以上经验」「熟悉某框架」是硬门槛；「有 X 经验者优先」「加分项」是软偏好，不必被吓退
- 警惕「全能岗」：一份 JD 同时要产品、算法、前端、运营的能力，往往意味着岗位定义不清或初创团队一个人当三个人用，投递前想清楚代价
内容列表
- AI 产品经理：岗位细分、JD 结构拆解、关键词解读、能力要求与发展路径
- 大模型应用工程师与 Agent 工程师：应用开发与 Agent 编排岗，与 AI PM 的协作界面
- 算法工程师（LLM/NLP/多模态）：预训练/微调/推理优化/RAG/多模态方向，面试考察点
- 提示词工程师：现实定位与 JD 解读：坦诚分析这个「网红岗位」的真实存在形态
- 数据、评测与训练类岗位：数据、评测、训练师与数据科学岗的现状与前景
- 设计师（UI/UX/交互/视觉）：UI/UX/交互/视觉细分与 AI 产品里的设计工作，与 PM 的协作方式
- 研发工程师（前端/后端/客户端）：前端/后端/客户端细分与 AI 研发栈，与 PM 的需求交接与排期协作
- 测试工程师：功能/自动化/性能/AI 测试，与 PM 一起定义验收与评测
- 硬件相关岗位：硬件产品经理/嵌入式/AIoT/机器人，硬件周期与软硬一体协作
- AI 训练相关岗位：训练师/RLHF 偏好训练/对齐训练等训练环节岗位
- AI Infra 相关岗位：MLOps/推理优化/算力平台等基础设施岗位
- FDE（前沿部署工程师）：客户现场部署与需求回流的技术岗
- 高管岗位与公司管理黑话：CEO/CTO/CIO 等 C-suite 与公司管理术语
产品经理与各岗位的协作
产品经理要和每个岗位协作，但「怎么协」各篇讲法不同——本类别中，算法、设计、研发、测试、硬件各篇都配有独立的「与产品经理的协作」章节，讲清分工、协作流程、产出物与常见摩擦（大模型应用工程师篇在开篇也给出了与 PM 的协作界面）。本类别的协作地图如下：
- 与算法工程师的协作：可行性评估、评测指标、效果验收与「效果不好」的归因
- 与设计师的协作：需求同步、设计评审、走查验收，以及 AIGC 工具带来的变化
- 与研发工程师的协作：PRD 交接、可行性评估、排期联调与 AI 效果的反复迭代
- 与测试工程师的协作：验收标准、功能测试与 AI 评测的分工、出错场景用例
- 与硬件相关岗位的协作：软硬一体产品的分工、硬件周期与节奏差异的协同
- 与 AI 训练相关岗位的协作：模型行为规范从产品需求来，行为验收靠评测
- 与 AI Infra 相关岗位的协作：成本口径、延迟体验、部署策略的权衡
- 与 FDE 的协作：客户需求一手回流、部署边界与产品化
- 与高管的协作：汇报链、决策链与向上沟通的语言
相关阅读
- 面试题型框架：知道岗位要什么之后，看面试怎么考
- 求职路线图：从准备到拿 offer 的整体规划
- AI 产品开发生命周期（CC/CD）：理解岗位们在同一件事里的分工
发现错误？想一起完善？ 在 GitHub 上编辑此页！
本页面贡献者：AI-PM Wiki Team
本页面的全部内容在 CC BY-SA 4.0 和 SATA 协议之条款下提供，附加条款亦可能应用