DeepSeek招聘揭示了AI时代产品人才新要求：需熟悉大模型技术栈，具备从0-1落地复杂项目经验。文章对比分析了产品经理与产品设计岗位区别，指出AI正替代部分界面设计工作，但奖励能将复杂系统转化为良好体验的人才。同时提供了全球QS100院校中HCI、Human-Centered AI等交叉专业的选校建议，帮助规划AI时代的产品技能发展路径。

---

💡 DeepSeek放出5条产品和设计相关岗位的社招信息。

AI公司大多招聘的岗位是算法或开发。在DeepSeek 这轮招聘里，有5个产品岗赫然在列：2个产品经理、2个产品设计、1个产品&设计。

DeepSeek

这轮在招哪些产品岗？

从公开JD来看，DeepSeek的产品相关岗位主要集中在3类：高级产品经理、产品设计、产品&设计。

高级产品经理

杭州&北京

这个岗位在这次的招聘中非常特别，原因是JD写得非常“有针对性”。但我们也能从2个地方看到这个岗位绝不简单。**比起在招人，更像是在挖人，**对象是其他公司的产品负责人或者是AI产品创业者：

• 有从0到1的toC产品经历，并且是唯一或主要的产品负责人；
• 有和我们产品很相关的工作经历(略微搭边是不够的)，所做产品进入过我们竞品列表的加分；
• 有创业经历，并且是创业公司唯一或主要的产品负责人；
• 有一眼就能看出来的亮点；

一条具体要求没写，却勾勒出了行业最强人才画像。

而如果抛开经历，看到具体能力，我们参考产品设计岗位中的PM方向，这是典型的 “硬核型 PM”，而不是偏运营或需求整理型：

• 洞悉 AI产品，熟悉大模型技术栈；
• 具备从0-1落地复杂项目经验；
• 掌握分析用户行为反馈的方法论。

产品设计的4个方向

杭州＆北京

很明显的是，DeepSeek的产品设计岗，不是传统意义上的“视觉设计”，更像是有些互联网公司的产品经理，完全参与到定义需求、解决问题、产品交付的循环。

JD中也提到了这个岗位，应该是要有4个方向的能力：产品经理、产品设计、视觉设计、测试。这是非常典型的C端/技术型产品设计。

对于设计师来说，他可能不是要你非得懂算法，但要理解技术发展和使用的逻辑，这样才能做好用户和开发之间的桥梁。

交叉型岗位

杭州

这个岗位的JD，和产品设计几乎写的一模一样，区别是薪资和经验年限。反直觉的是：产品&设计不限经验，但工资反而更高！

我们这么理解：对于公司来说，岗位尽管能力点相似，但深度是不同的——不同层级、不同薪资，他们的独立性、对业务的理解和承担的责任不同。

所以导致看起来技能点一样，但给到的薪资起点有差异。

当然，希望不是HR写错了。

产品经理 vs 产品设计

到底差在哪？

这是很多同学最容易混淆、但其实要求区别挺大的。

Deepseek的高级产品经理岗位的要求确实非常高，**这个区别我们从同一个JD中，产品经理方向和产品设计方向来看——**前者对业务、技术、管理等等更侧重；后者对视觉、信息架构更侧重。

• **产品经理方向：**洞悉 AI 产品，熟悉大模型技术栈；具备从0-1落地复杂项目经验；掌握分析用户行为反馈的方法论；
• **产品设计方向：**精通 UI 设计、交互设计等相关工具、知识和技能；主动和产品研发配合，推动、跟进产品设计高质量落地。

其实有一个简单标准，话糙理不糙。你可以问自己一个问题：

💡 面对一个复杂系统，你更想“定义它应该做什么”，还是更想“让人能用明白它”？——前者更偏 PM，后者更偏产品设计。

DeepSeek

想要的是哪一类“产品人”？

很重要的是：DeepSeek 的产品岗，几乎没有泛泛的描述。很少看到：对产品有热情、善于沟通、有用户意识…

取而代之的是：

• 熟悉大模型技术栈
• 持续跟踪AI演进
• 甚至是有创业经历，并且是创业公司唯一或主要的产品负责人…

**他们对岗位要求很清晰，招的是已经完成第一次专业分化的人。**即便是产品&设计岗位不设经验限制，也需要应聘的人有很强的产品项目经验。

💡 DeepSeek其实给我们一个锚点。

我们一直说AI影响就业，现在我们直观的看到，一家国内顶尖的AI公司，需要什么样的AI产品经理和AI产品设计师。

💡 AI会替代一部分会做界面的人，但会奖励能把系统做成体验的人。

换句话说，AI 时代真正更值钱的交互设计能力，正在从页面迁移到三件事：

• Human-centered AI
• 复杂系统产品化色流程
• 数据与实验

QS100

15个交互专业（AI项目）

当我们了解业界的需求，再把再把视角投向学界。把这些关键词拿去对照全球 QS100 院校，**会发现更偏 AI/未来设计的设计专业，****往往更集中在：**HCI / Human-Centered AI / Design Informatics / Design for Emerging Tech / Creative Tech 这些交叉项目里。

下面这份清单，给到你一个明确的选校地图（均属于 QS 世界大学排名 Top100 范围内院校）。

HCI × AI 产品化

适配人群：AI 产品设计师，最重要的是想让自己硬核起来。把 AI 能力做成产品体验（系统、流程、反馈、评估）

CMU｜MHCI

典型“产品化 HCI”训练，并且课程体系里直接出现“Design of AI Products and Services”“Human-AI Interaction”等方向内容。

UCL｜MSc HCI

强调工程、行为科学与设计交叉的 HCI 训练，适合想走“AI 产品体验/交互研究”路线的人。

Georgia Tech｜MS-HCI

面向“下一代人机界面”的设计、实现、评估能力培养，偏实战型。

UW｜HCDE

明确面向 UX 研究与设计、交互/界面/产品设计与 HCI 的领导力岗位；并且其院系还推出 Human Centered AI 相关证书方向，AI 友好度很高。

更偏“未来设计/数据与计算”

适配人群：这些项目适合更擅长用数据/计算/推演未来情境来做设计。

爱丁堡大学｜Design Informatics

项目定位非常明确——数据与设计的交叉、用数据作为材料做“未来/替代情境”的设计探索，是典型的“未来设计 + 计算素养”路线。

UCB | MDes

面向“由新兴技术驱动的产品/服务/环境设计”，并且项目由工程与环境设计学院联合开设，强调技术与设计并重，非常适合走“未来产品形态”方向。

MIT｜Media Lab 体系

典型的“新技术 × 人 × 设计”交叉训练，覆盖设计、计算、认知等多学科，是做前沿交互/智能体验研究的强入口。

偏“产品体验体系化与复杂用户”

适配人群：更像上面说的“产品&设计”交叉——能做交互，也能抗住系统复杂度和落地压力的人。

TU Delft｜MSc Design for Interaction

以“人—产品/系统交互关系”为核心，特别适合练信息结构、复杂交互推演、体验方法论与迭代体系。

IC｜MSc Design Engineering

强调系统思维、创新与项目制，偏“工程化落地 + 设计方法”的组合能力，对接“复杂项目从 0-1 落地”很直接。

偏“创意科技/交互原型”

适配人群：更偏原型表达、交互装置、AI 体验设计、内容化输出的人（尤其面向 C 端）。

NYU｜ ITP

被称为“art school for engineers / engineering school for artists”的典型项目，强在把技术变成体验与作品表达。

如果你已经读到这里，会发现一个现实问题：同样是交互设计留学，不同项目训练出的能力完全不同——而 AI 时代，选错方向的代价更高。

其实如果想走AI产品路线，可以通过今天的内容，来反推选校与作品集策略：

• 你现在在哪些能力上有基础？
• 你更适合走 AI PM、AI 产品设计，还是交叉型？
• 你的作品集该补“系统/数据/AI 交互机制”的哪一块？
• …

当然还有很多问题，需要系统性的思考。过去11年，一只梨选择深耕交互设计这个垂直赛道，当时很多人觉得小众，但如今的趋势，正印证了这个判断的前瞻性。11年来，一只梨帮助数百位学员，实现设计梦想。

区别于其他的传统机构，搭建Designer for designer的设计师平台，一只梨培养未来10年不被淘汰的设计师，从规划到实现个人目标，全程专业赋能。

如果你也在纠结选校、转专业、作品集、申博规划，不如来聊一聊。也许，你命中注定的那所Dream School，正在悄悄等你发现。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
​​

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

​​​​

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**

​