ai產(chǎn)品經(jīng)理求職_ai產(chǎn)品經(jīng)理求職現(xiàn)狀
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長(zhǎng)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(duì)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。
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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?cè)诖饲啊禔I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(chǎng)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(jiǎn)歷檢索效率能提高多少？”，“簡(jiǎn)歷匹配的準(zhǔn)確是什么。
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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(chǎng)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·艾后面會(huì)介紹。
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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(duì)持平，但具體趨勢(shì)如何？哪些因素正在影響這一市場(chǎng)？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。
淺談企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI的實(shí)踐助力團(tuán)隊(duì)在AI 落地過程中實(shí)現(xiàn)認(rèn)知對(duì)齊與業(yè)務(wù)價(jià)值最大化。前言最近受邀在人人都是產(chǎn)品經(jīng)理上“就內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI”進(jìn)行了一輪直播，就好了吧！ 明天就業(yè)務(wù)全鏈路升級(jí)”。想不清楚這些問題，執(zhí)行起來困難重重，還容易走錯(cuò)路。最后，也會(huì)感受到來自“管理者”的“認(rèn)知對(duì)齊”等問題。有好了吧！
不懂算法,如何讓產(chǎn)品“智能”起來?——無算法團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品經(jīng)理AI賦能(...是產(chǎn)品經(jīng)理為了規(guī)避開發(fā)自己瞎搞的”“典型的偽智能，跟真正的AI推薦系統(tǒng)比，就是個(gè)玩具”畢竟在大家的認(rèn)知里，AI就得是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，智能就得是深度學(xué)習(xí)畢竟在開發(fā)的認(rèn)知里，沒個(gè)算法博士都不配談個(gè)性化推薦畢竟在老板的PPT里，“基于規(guī)則的動(dòng)態(tài)分發(fā)”這句話，遠(yuǎn)沒有“AI驅(qū)動(dòng)的智能還有呢？
傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理的路徑與策略隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理成為了熱門且高薪的職業(yè)崗位。然而，許多傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理面臨著如何順利轉(zhuǎn)型的困惑。本文將深入探討好了吧！ 立刻想想能用在自己的產(chǎn)品上解決什么問題。第三階段：準(zhǔn)備求職(1-2個(gè)月)簡(jiǎn)歷要突出”技術(shù)+業(yè)務(wù)”的復(fù)合能力，而不是單純堆砌技術(shù)關(guān)鍵詞。..
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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(duì)面試挑戰(zhàn)。這段時(shí)間整理了目前市場(chǎng)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(duì)話探索，整理了100個(gè)AI產(chǎn)品好了吧！
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng):冷啟動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)陷阱從零開始構(gòu)建一個(gè)能支撐海量用戶和復(fù)雜場(chǎng)景的大型AI推薦系統(tǒng)，對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理而言充滿挑戰(zhàn)。尤其在系統(tǒng)上線前的產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，一些關(guān)鍵決策點(diǎn)極易成為后續(xù)發(fā)展的瓶頸。本文將聚焦冷啟動(dòng)策略設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集機(jī)制搭建以及MVP功能取舍這三大核心環(huán)節(jié)，并結(jié)合“冷啟動(dòng)用戶體驗(yàn)閉環(huán)”好了吧！
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