文章指出，AI领域的就业机会并非仅限于懂技术和算法的人才。文章重点介绍了三个适合非技术背景人士入行的AI岗位：AI提示词工程师、AI产品经理和AI解决方案/售前。这些岗位主要涉及沟通、文案、销售和业务理解能力，无需编程技能。文章还提供了不同背景人群的转行路径建议，强调了AI时代普通人的就业机会和潜力。

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大家对ai的看法是有技术才能做，其实并非如此。

ai除了写代码，懂算法，很多岗位普通人也可以做。

而且事实上，80%的岗位不需要懂技术。就比如房地产从业者，造房子的岗位是少数，大部分是其他岗位。

今天，我就简单介绍一下，哪些AI岗位，不懂技术也可以做。

一、AI提示词工程师（最容易入门）

做什么

• 给AI大模型写指令、优化话术

• 让AI更听话、输出更精准

• 做企业专属提示词库、工作模板

薪资

• 月薪：1.2W–3W

• 适合兼职/副业/全职

谁适合

• 文案、编辑、运营、自媒体、行政

• 逻辑清晰、会表达、爱总结

入行门槛

• 不用代码

• 会用ChatGPT、豆包、文心一言就行

一句话总结
AI时代的“人机翻译官”，谁都能学，越早越吃香。

当然，这个工作的风险是，随着模型智能化提升，简单提示词设计可能被自动化工具替代。

二、aI产品经理（高薪、发展最好）

做什么

• 设计AI产品：AI助手、AI工具、AI客服系统

• 对接技术、对接客户、做需求

• 把AI技术变成普通人能用的产品

薪资

• 月薪：2W–6W

• 年薪25W–60W很常见

谁适合

• 传统产品经理、运营、行业老炮

• 懂业务、懂用户、会沟通

入行门槛

• 不用写代码

• 懂一点AI能力就行

一句话总结
非技术人在AI里，天花板最高的岗位。

但是这个岗位的门槛并不低，直接转过去做产品经理，可能不太现实。

可以分步走，先成为产品专员开始。不追求大模型，而是一个细分的小场景，这样才能提高成功率。

三、AI解决方案/售前

做什么

• 给企业讲AI能解决什么问题

• 写方案、做演示、谈合作、促成交

• 属于AI行业里的销售+顾问

薪资

• 底薪+提成

• 月薪普遍 3W–7W

谁适合

• 销售、BD、售前、运营、市场

• 会说话、会说服、懂客户

入行门槛

• 不用技术

• 懂业务、会表达就行

一句话总结
懂销售+懂一点AI = AI行业最赚钱的一批人。

总结：给普通人的最佳转行路径

1. 零基础/文科/运营
   提示词工程师 → AI训练师 → AI产品/运营

2. 销售、BD、售前
   AI解决方案/售前 → AI大客户销售

3. 产品经理
   原行业的产品经理，产品专员等。从产品专员先入门。

结语：抓住大模型时代的职业机遇

AI大模型的发展不是“替代人类”，而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作，却催生了更多需要“技术+业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言，想要在这波浪潮中立足，不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具，更要深入理解目标行业的业务逻辑（如金融的风险控制、医疗的临床需求），成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。

无论是技术研发岗（如算法工程师、研究员），还是业务落地岗（如产品经理、应用工程师），大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情，紧跟技术趋势，就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。

最近两年大模型发展很迅速，在理论研究方面得到很大的拓展，基础模型的能力也取得重大突破，大模型现在正在积极探索落地的方向，如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向

大模型应用工程师年包50w+属于中等水平，如果想要入门大模型，那现在正是最佳时机

2025年Agent的元年，2026年将会百花齐放，相应的应用将覆盖文本，视频，语音，图像等全模态

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给大家推荐一个大模型应用学习路线

这个学习路线的具体内容如下：

第一节：提示词工程

提示词是用于与AI模型沟通交流的，这一部分主要介绍基本概念和相应的实践，高级的提示词工程来实现模型最佳效果，以现实案例为基础进行案例讲解，在企业中除了微调之外，最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升

第二节：检索增强生成（RAG）

可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等

第三节：微调

预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容

第四节：模型部署

想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等

第五节：人工智能系统和项目

这一部分主要介绍自主人工智能系统，包括代理框架，决策框架，多智能体系统，以及实际应用，然后通过实践项目应用前面学习到的知识，包括端到端的实现，行业相关情景等

学完上面的大模型应用技术，就可以去做一些开源的项目，大模型领域现在非常注重项目的落地，后续可以学习一些Agent框架等内容

上面的资料做了一些整理，有需要的同学可以下方添加二维码获取（仅供学习使用）