【图文】AI冲击下，这4类海外岗位正处于未来黄金期

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AI冲击下，这4类海外岗位正处于未来黄金期

最近，篱笆教育和很多准备海投海外工作机会的同学聊职业规划时，发现一个问题越来越突出：不知不觉中，AI 其实已经渗透到了很多主流岗位的实习和全职工作中，不少传统岗位的边界也变得越来越模糊，仿佛被打破了。一些原本不知名、你从没听过的岗位，需求其实在增加；而有些你以前耳熟能详的岗位，现在却慢慢边缘化。

那么，在 AI 浪潮里，哪些岗位更值得选择、更有成长性，更能帮你拿到更好的海外 offer 呢？今天篱笆教育来分享几个方向，帮你梳理一下，也希望能帮大家抓住更好的机会。

第一个方向是 AI 产品相关的实习（包括全职），这一领域的需求正在增加。

产品经理一直是技术和商业之间的桥梁，而 AI 产品经理是目前岗位增长较快的方向之一。无论是 OpenAI、Google 的 DeepMind 还是 Meta，其实都在招聘懂技术的产品经理，尤其是懂 AI 的产品经理。所以，如果你有一定的 Python 基础，对提示工程师 prompt engineer 和大语言模型（LLMs，即 Large Language Models）有一定的实践能力，自己也搭建过一些最小可行产品（MVP）项目，那么这样的经验和背景就很适合你去 AI 应用类公司、AI 信息类公司，甚至一些模型公司从事产品经理工作。

第二个方向是数据领域，互联网数据已经全面升级为 AI 数据，数据的质量也因此成为关键。

我们熟悉的传统数据分析师（data analyst）和数据科学家（data scientists），很多时候做的只是搬运数据、用 MySQL 调包跑模型之类的工作，而这些工作其实已经被 AI 强有力地替代了。现在数据领域的很多岗位更强调数据质量，以及你对业务和商业的理解能力。不知道大家有没有注意到，像数据标注（data annotation）和数据分析师这类岗位，其实出现得非常多。比如有一家叫 Micco 的公司，它的业务重点就是为很多大型 AI 实验室和科技公司提供数据标注服务。

所以，如果你擅长用 SQL、Python 进行数据清洗，有数据洞察能力，并且能够参与到提示词评估、反馈、标注等流程中，那么其实可以考虑向 AI 数据这个方向发展。这些岗位都会要求你了解 AI 训练以及数据底层的逻辑。如今数据领域的求职，不再看重你简单的 SQL、Python 编码能力了 —— 毕竟 AI 写代码已经比人更快更好，这对应届毕业生来说不是个好消息。建议大家尽早接触业界需求，积累 AI 数据相关的技能。

第三个方向是 AI 软件工程师，这个岗位不仅涉及算法，更强调工程落地能力。

很多人觉得 AI 领域就是要卷算法，但其实现在很多公司更需要能把 AI 模型及能力落地到产品中的实习生或全职人才，这类人才也更受公司青睐。很多时候，不需要你自己去训练模型，而是需要你掌握 OpenAI 的 API、LangChain，以及对 Transformer 模型架构有理解，能够将 GitHub 上已有的开源项目根据业务进行相应调整，嵌入到实际产品中。比如做一个 AI 面试总结工具、一个 AI 客服插件，只需要你会使用 AI 工具，并且有良好的工程能力就可以。所以，AI 软件工程师（AI software engineer）也是目前发展非常快的一个领域。

第四个方向是 AI 营销内容经理，生成式 AI 内容有非常多的应用场景。

以前的营销工作只是写写文案、做做图片、发发社交媒体，但现在很多公司需要你能熟练使用各种 AI 工具，通过提高效率来做内容运营。比如你能用 ChatGPT、MidJourney、Canva完成一整套营销活动，实现基本的社交媒体营销操作，包括自动化内容生成、脚本生成、AI 视频制作等。这些都已成为现在营销类实习生及全职岗位的核心能力，也是 AI 时代发展非常快的方向。如果你有创意、喜欢市场工作、学习能力强，也建议考虑 AI 营销经理这个方向。

所以篱笆教育的建议是：在当前这个行业变革期，不要盲目选择所谓的热门岗位，而要选择那些有 AI 接触机会（AI exposure）、需要与工程师协作、且能参与完整交付闭环的岗位。因为未来你进入任何一家与 AI 相关的公司，这三点其实都是缺一不可的。

篱笆教育再次强调，海外应届生求职时，实习经验和项目经验非常重要，大家可以针对前面说的这几个方向所需的技能提早做准备。

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