上周五到昨天,我連續收到三個小伙伴的入職喜訊,都是 AI 產品經理崗。
這三個人最長的準備時間是 3 個月,最短的不到 1 個月(十一假期后開始準備)。找了 3 個月的那個小伙伴是拿了 3 個 offer 以后才“收手”的。
這在今天這個環境下,效率應該屬于比較高的了。
這篇文章,給大家分享一下“入行門檻”:達到什么水平,才能從容成為 AI 產品經理
從事 AI,跟談戀愛一樣,必須搞定這三件事:
搞懂 AI:知道你對象的脾氣性格,界定"可為"和"不可為"規訓 AI:在那些對方能力薄弱或容易捅婁子的地方,提前做好準備服務 AI:互幫互助,服務對方、成就彼此
“懂”不是“知道”,也不是“會用”。
這個“懂”,要像懂你的男/女朋友一樣,能“拿捏”它的脾氣、知道它能干啥、知道它的逆鱗是啥。
幾個關鍵點:
對整個 AI 商業生態有理解,知道有哪些生態位、都在做什么
能通透、不堆概念詞的講清楚大模型的訓練和推理原理
能用訓練和推理的原理解釋“模型風格差異的原因”、“為什么會討好人類”、“幻覺是怎么造成的”等
知道選擇一款大模型的評估維度以及為什么要評估這些維度
我有整理過一個學習地圖,關于“搞懂 AI”這一板塊大概需要這些知識點:
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整個“地圖”非常龐大,你可以添加肉肉來領取完整版。
規訓AI
產品經理光會“使用”AI 不行,必須得能“利用”AI。
所謂使用:自己用 AI,提效,為自己創造價值為主
所謂利用:讓 AI 替你去服務用戶,利用 AI 技術的特性,去為更多人創造價值。
以“短視頻”技術為例:
"使用"短視頻,就刷抖音,只能娛樂自己; "利用"短視頻,則是做個自媒體、研究算法、生產內容,影響別人同時創造更多價值回報。
要“利用”大模型,就必須能“規訓”它。
今天控制大模型為你所用的方法,無非下面這兩個:
選個好模型:要么優中選優、要么自己動手按需微調
通過指令約束大模型:提示詞工程
這一板塊核心是提示詞工程,這事說難不難、說不難但也需要看清本質。
首先,得理解提示詞對大模型意味著什么、為什么它是重中之重。
然后才能談技巧,但不是那些框架、結構,而是:
如何把事情的信息、要求說全
如何把錯綜復雜的要求理清楚
最后才是一些基本規則法則。
在我的學習地圖里,也都有梳理。
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具體細節,聯系班主任領完整學習地圖。
你可能會問了:RAG 呢?Dify 呢?Function Call 呢?
這些我暫時它們歸類在服務 AI里,下面講。
服務 AI
不能讓 AI 頂在前面孤軍奮戰,我們得做好極致后勤服務,也就是上下文工程。
面試要求里高頻提及的RAG、Function Calling、MCP都屬于這個范疇。
Dify 屬于更便捷為 AI 提供上下文服務的“腳手架”,它本質上不是 AI 專屬的技術。
能否順暢應用這些技術,是考驗一個產品經理,能否真正理解 AI、利用 AI 的落腳點。
你可以嘗試回答以下問題,來驗證學習成果:
RAG 的本質是什么?從實現流程里可以挖掘出那些可優化點?(至少6個)
Function Calling 和 MCP 的本質什么?用好這項技術為模型服務的關鍵是什么?(hint:description)
能用 Dify 搭出穩定工作流應用的關鍵前提是什么?(原子化拆解)
打開招聘軟件,90%以上的 JD 里,一定會包含以上關鍵詞之一甚至多個。
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注意,你要做的不只是“對答如流”,要能跟面試官聊細節。
所以必須有實實在在的作品(或 Demo)實踐經驗。
這部分學習清單實在展不開了
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項目經驗
“知道”和“做到”是兩碼事,要想有議價權的拿到 offer,必須能“做到”。
也就是上面提到的必須有實實在在的作品或 Demo,這才是你“議價權”的真正來源。
先拆解,后練習。
我在知識地圖里列了幾個必拆的行業場景(招人的公司大部分是這幾個行業),你可以按圖索驥先拆起來。
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跟大部隊學
經過一整年、7 輪的迭代和打磨,外加 200+ 個已驗證的上岸學員經驗,我上線了一套幫助大家快速轉崗成為 AI 產品經理的實訓營。
這套課程涵蓋了以上學習地圖的全部內容,用極致的效率幫你快速完成知識體系建設和實踐能力養成
零門檻體系化學習:不需要算法基礎,課程覆蓋成為AI產品經理必備技能——從提示詞工程、大模型選型、智能體Agent、Dify實操、RAG知識庫、模型微調,到AI產品設計、場景賦能識別,全都有!
40+實戰項目帶教:不是聽課,是真的做出來。產品 AI 化改造、多場景Dify智能體、智能客服系統、垂直場景模型微調……每個都能寫進簡歷!
1v1轉崗輔導:定方向、拆JD、改簡歷、面試輔導,全程陪跑。已經幫30+人成功上岸,平均薪資 25K!
強烈建議添加班主任領一下課程大綱,作為學習地圖的補充,根據自己的現狀進行針對性查漏補缺。
下面是課程的核心板塊,可以先預覽起來
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