教师
课堂 / 备课 / 教研 / 评估 — AI 转型最容易切入的传统职业之一，「内容 + 调优」路径门槛最低
教师有现成的「讲清楚一件事」+ 「设计学习路径」+ 「评估反馈」三套能力。AI 转型走两条路最顺：① 内容 + 调优型岗位（AI 训练师 / Prompt 工程师 / 评测样本设计），适合 K12 / 培训机构经验；② 教育 AI 公司的产品 / 解决方案岗（高途 / 学而思 / 网易 + AI），适合教研团队 + 想做产品的人。45 条样本主要在 AI 训练师 + 教育 AI 产品 + AI 内容运营三类。这条线对学历宽松、对工具熟练度 + 学习能力要求高。
传统核心职责
- ·备课 / 设计教学方案
- ·课堂讲授 / 引导讨论
- ·作业批改 / 评估学习效果
- ·教研活动 / 课程改进
从 45 条「base_profession = 教师」的 ai_augmented_traditional JD 出发，按 JD 标题归类到对应 AI 角色簇。点击进入该角色画像。
最顺路径 = 走 AI 训练师 / Prompt 工程师 / 评测样本设计，把课堂经验直接转成「评测怎么设计 + 错误样本怎么收集 + 改进路径怎么走」的工程化能力。次顺 = 转 AI 教育产品（PM / 解决方案），需要补一些产品 / 数据 skill 但不需要会写代码。
对 AI 工具有兴趣、愿意从「我讲学生听」切换到「数据 / 评测倒推产品改进」方法论的人；想跳出 K12 体制内但保留「教学和内容」核心能力的人。
想保留「权威讲解 + 单向输出」教学模式的人 — AI 训练师 / 内容运营本质是反向工作：从用户反馈 + 数据 + 模型输出倒推怎么改产品，不再是「我决定怎么讲」。
基于 45 条 AI 增强样本聚合。月薪人民币口径（海外岗按汇率 ÷12 月化）
学历
45 条样本高频专业 top 5
2 / 45 条 JD 提到从 15 / 45 条 AI 增强 JD 的职责描述里直接计数 — 反映「这职业被 AI 改写后日常做什么」
- ×4Invoice for tutoring sessions
- ×4Invoice for tutoring sessions.
- ×3Prepare students for statistics and actuarial coursework
- ×3Identify concepts students commonly struggle with and explain material using multiple approaches.
- ×3Accept on-demand tutoring requests.
AI 增强版「教师」JD 里出现频次最高的硬技能 — 把这些点亮到简历上，是从教师转 AI 路径的「最小可行 skill set」
- ·Assistant Professor: AI + Education
- ·智能制造专业大学讲师
- ·AI高级人工智能教育讲师
- ·Program Officer, Professional Development (Mathematics & Computer Science)
- ·AI智能教育
- ·Probability Tutor
- ·人工智能教育推广员
- ·Open-Rank Professor of Interactive Media and Games - Game Art and Animation
本页 baseline 数据 = agent-hunt 已抓取的 base_profession = 教师 的「ai_augmented_traditional」岗位聚合， 不是纯传统 JD。纯传统职业 baseline 采集（#34）计划补齐后会区分展示。