AI產(chǎn)品經(jīng)理求職_AI產(chǎn)品經(jīng)理求職攻略
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑提供可操作的學(xué)習(xí)路線圖和求職策略。背景適配策略轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的成功率與原始背景高度相關(guān)。LinkedIn 2025年人才報(bào)告顯示，技術(shù)背景轉(zhuǎn)型者平均薪資比非技術(shù)背景高出27%,但后者在用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)方面表現(xiàn)更優(yōu)。針對不同背景的轉(zhuǎn)型者，建議采取以下策略：技術(shù)背景從業(yè)者(算法工說完了。
AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲-技術(shù)篇②:《RAG和Markdown》隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色也在不斷演變。本文作為“AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲”的技術(shù)篇第二部分，深入探討了RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)和Markdown語法在AI產(chǎn)品開發(fā)中的應(yīng)用。我們在此前《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型認(rèn)知篇-解構(gòu)本質(zhì)》中，提到大語言模型(LLM)就像一位知識(shí)淵博的等我繼續(xù)說。
失控到掌控:轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理,找回丟失的方向盤從傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理到AI產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)型，是一場從確定性到不確定性的挑戰(zhàn)。本文深入探討了AI產(chǎn)品開發(fā)中需求定義、數(shù)據(jù)角色和上線標(biāo)準(zhǔn)的變化，指出AI產(chǎn)品開發(fā)的核心在于從“邏輯驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。做AI產(chǎn)品，找不到方向盤“最終簡歷檢索效率能提高多少？”，“簡歷匹配的準(zhǔn)確等我繼續(xù)說。
AI產(chǎn)品經(jīng)理求職動(dòng)態(tài)(2024Q3):分別剖析“企業(yè)方”和“人才方”視角2024年第三季度，AI產(chǎn)品經(jīng)理的職位空缺數(shù)量相對持平，但具體趨勢如何？哪些因素正在影響這一市場？企業(yè)方和人才方分別面臨著怎樣的局面？本文將從企業(yè)需求和個(gè)人求職兩個(gè)角度，深入剖析當(dāng)前AI產(chǎn)品經(jīng)理的就業(yè)動(dòng)態(tài)。先說企業(yè)方，再說人才方(社招+社招)——一、企業(yè)方(需求側(cè))1、近等我繼續(xù)說。
AI時(shí)代產(chǎn)研配比1比0.5?當(dāng)一位硅谷專家拋出“AI時(shí)代產(chǎn)研配比1:0.5”的預(yù)言時(shí)，整個(gè)行業(yè)都震了一下：過去需要1個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理配5個(gè)工程師的團(tuán)隊(duì)，未來可能只需1人配半個(gè)“人機(jī)混合體”。AI正把寫代碼、畫原型、跑測試這些重復(fù)勞動(dòng)統(tǒng)統(tǒng)打包帶走，留給人類的只剩20%的決策與創(chuàng)意。本文拆解這場效率革命如何后面會(huì)介紹。
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初識(shí):產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細(xì)分崗位?產(chǎn)品經(jīng)理并非一個(gè)單一的崗位，而是涵蓋了多種細(xì)分方向，每個(gè)方向都有其獨(dú)特的職責(zé)、技能要求和應(yīng)用場景。本文將帶你深入了解產(chǎn)品經(jīng)理的五大細(xì)分崗位：功能型產(chǎn)品經(jīng)理、平臺(tái)/中臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理、策略產(chǎn)品經(jīng)理、商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理和AI產(chǎn)品經(jīng)理。產(chǎn)品經(jīng)理誕生于1927年(由寶潔公司麥克·艾等會(huì)說。
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AI產(chǎn)品經(jīng)理:100道面試題,你能聊多少?本文為AI產(chǎn)品經(jīng)理求職者或從業(yè)者整理了100道面試題，涵蓋技術(shù)理解、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、商業(yè)化等關(guān)鍵維度，助力讀者精準(zhǔn)把握崗位要求，提升專業(yè)素養(yǎng)，從容應(yīng)對面試挑戰(zhàn)。這段時(shí)間整理了目前市場上的AI產(chǎn)品經(jīng)理招聘崗位職責(zé)和要求，結(jié)合自己的學(xué)習(xí)實(shí)踐和大模型對話探索，整理了100個(gè)AI產(chǎn)品等會(huì)說。
100個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理及相關(guān)崗位面試題去年開了一期AI 產(chǎn)品經(jīng)理課程，開營后發(fā)現(xiàn)大家是為了跳槽轉(zhuǎn)崗找工作來“補(bǔ)課”的，所以增加了一些針對求職轉(zhuǎn)崗的內(nèi)容。第一期收集了50 還有呢？ 39. 運(yùn)營的哪些工作可以使用AI 提效？哪些工作不能？40. 假設(shè)讓你來負(fù)責(zé)XX產(chǎn)品的營銷，你如何與AI 話題結(jié)合？41. 作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，你是如何研還有呢？
大模型評估:初學(xué)者入門(一)OpenAI的首席產(chǎn)品官(CPO)Kevin Weil在一次播客訪談中提到：“編寫評估將成為AI產(chǎn)品經(jīng)理的一項(xiàng)核心技能。這是用AI打造優(yōu)秀產(chǎn)品的關(guān)鍵一環(huán)”Anthropic的CPO Mike Krieger在與Weil的對談中同樣強(qiáng)調(diào)，產(chǎn)品領(lǐng)導(dǎo)者必須開發(fā)出色的評估指標(biāo)，以準(zhǔn)確衡量AI模型的能力和產(chǎn)品的成功。這等我繼續(xù)說。
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如何成為一名 AI 產(chǎn)品經(jīng)理?AI 平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理、AI Native 產(chǎn)品經(jīng)理和 AI ...如何成為一名優(yōu)秀的AI (人工智能)產(chǎn)品經(jīng)理也成為了眾多從業(yè)者和求職者關(guān)注的焦點(diǎn)。本文將深入探討AI (人工智能)產(chǎn)品經(jīng)理的分類、所需技能、成長路徑以及如何挖掘產(chǎn)品創(chuàng)意等方面，為有志于成為AI (人工智能)產(chǎn)品經(jīng)理的人士提供全面的指導(dǎo)。一、AI 產(chǎn)品經(jīng)理的分類AI 產(chǎn)品經(jīng)理主說完了。
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