转行AI产品经理：高薪诱惑，年薪90万不是梦！

近期有很多社招的小伙伴都在看转行的机会，同时马上要到了秋招的季节，校招生们都在积极选择第一份工作。所有人想要进入一个有前景、高薪高潜力的黄金赛道。

2024年如果大家看新机会，重点给大家推荐AI领域的岗位。先看一组数据：

1）根据 《脉脉：2023人才迁徙报告》 显示，2022年互联网岗位量减少一半，碳中和岗位量翻倍，新能源汽车求职入数增长两倍以上，人工智能成为2022最缺人行业。⼈⼯智能⾏业的⼈才紧缺指数（⼈才需求量/⼈才投递量）为0.83，目前该领域仍处于⼈才相对紧缺状态。

2）根据 《脉脉：2023年AIGC人才趋势报告》 显示：AIGC领域热招岗位中，图像识别、算法研究员、深度学习岗位的薪资均已达到百万。此外，AIGC产品经理作为非技术岗，薪资水平也达到90万元，与其他领域相比占据较大优势，吸引大量产品人才投递。

3）在小红书等平台上，各行业内人士的共识就是：AI产品经理超级缺，大小公司都缺。我最近跟小米、百度的资深AI产品沟通，他们反馈：在大量招人，只要有AI相关的项目经验，学历别太差就能拿到面试机会。而且领导很舍得给钱，涨薪40-60%很正常。

人工智能行业的产品经理方向是很多互联网人转行的首选方向，但是作为没有行业背景的产品， 你知道AI产品经理岗位面试都会关注哪些内容吗？

第一 类：自我介绍

核心是1分钟的时间简单讲清楚自己的项目经历、教育经历、工作经历、实习经历与求职岗位的匹配度即可。

这一类问题的回答技巧可以参考《产品经理高频面试100题及答案解析》，里面每一道题都有详细的答案解析。

第二***类***：AI技术背景

2.1 你之前负责产品中使用的最核心的算法是什么？这种算法有哪些优缺点？

2.2 对深度学习有哪些了解？深度学习的应用场景有哪些？

2.3 你熟悉哪几种深度学习和机器学习算法？都有哪些区别？

2.4 对于AIGC和大模型了解多少？

2.5 对于自然语言处理（NLP）的实现逻辑了解多少？

第三类：工作场景类

3.1 AI算法工程师不认同你的架构或者设计怎么办？

3.2 如果公司研发资源不足/技术水平不足以实现你想要的效果，怎么办？

3.3 训练模型时，数据集都有哪些来源？找不到合适的数据集怎么办？

3.4 工作中，用什么样的方法清洗和整理数据？

3.5 在交互中，要收集什么数据？用什么样的形式收集数据？如何把收集数据的交互更好地融合在用户的使用中？

3.6 设置什么样的“输入”和“输出”能够保证测试集训练出的机器能更好的运用在实际场景中？

3.7 一款AI产品/应用落地整个过程中，产品经理的工作流程和核心职责是什么？

第四类：AI产品经验

4.1 系统的介绍一下你负责的2款AI产品

4.2 你认为AIGC/AI产品未来的发展方向是？

4.3 说下你负责的XX项目的具体实现逻辑

4.4 关于XX场景下的XX问题，你的这款产品是如何解决的？

4.5 工作中做的最失败的事情/项目是什么？

4.5 工作中积累的最有价值的经验是什么？

第五类：产品素养类

5.1 AI产品和普通产品有什么区别？工作流程以及核心技能等维度

5.2 AI产品设计的方法论是什么？

5.3 AI目前在B和C有哪些落地场景？

5.4 什么样的AI产品算是成功的产品？

5.5 平时在哪些网站/渠道学习AI产品知识？

第六类：行业认知

6.1 对于整个AI行业有哪些认知？AI的三大子领域什么？

6.2 未来AI会有哪些商业化的模式/可能性？

6.3 AI未来的落地场景会有哪些？举例4个核心场景

第七类：其他问题

7.1 为什么想做AI产品？

7.2 你做AI产品有哪些优劣势？

7.3 未来的职业规划是什么？

第八类：自由提问

如果感觉可以稳稳的进入下一轮面试，可以问一些团队情况、岗位职责、工作时间、薪资情况、以及之后的面试流程等问题；

如果大家要想求职AI产品经理，以上问题一定要认真准备，都是面试高频问题。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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