本文分享了一套2个月上岸AIGC产品经理的思路包括多看行业资讯网站和公众号、研报获取、明确细分领域搭建知识库、系统掌握AIGC相关基础知识、学习AIGC技能模型完成实战项目、将项目经验融合到简历中、完成简历投递、准备面试高频题目等。文章强调了AIGC产品经理的能力地图和机器学习算法的重要性并提供了AI产品经理的工作内容和能力要求。同时还介绍了如何将项目经验与过往工作经验结合以及如何准备面试高频题目。最后文章鼓励读者积极学习AI技术抓住大模型风口提升自身竞争力。2025年了AIGC最近的面试机会依然非常多陆陆续续收到很多学生的报喜薪资10K–19K13K–20K20K–32K总包从45W–60W57W–110W等等所以转行要趁早呀❤️在这里分享一套2个月上岸AIGC产品经理的思路普通人可以直接抄一多看行业资讯网站或者公众号转行AIGC必看的网站/公主号新智元AI深度文章机器之心行业资讯、ai干货、新产品量子位公关PR稿行业新闻更新速度快IT桔子AI领域的投融–资ChatGPT Plugin导航网站各种插件集合强推第二、多看行业研报形成宏观且系统认知给大家说几个我自己常用的研报获取来源慧博投研艾瑞萝卜投研东方财富网第三、明确细分领域搭建自己的知识库AIGC目前核心就是四大方向文本、图片、音频、视频。建议按照求职城市各领域的岗位数多少、工作背景工作内容与AI的相关度、个人兴趣个人看好的方向这三个维度选定一个方向深耕。选定方向之后需要搭建自己的知识库。建议是放到飞书/石墨/有道云笔记等这种在线文档中随时看到重要资讯或者信息都可以及时同步。我们上面讲到的行业网站、研报等渠道都是可以很好帮助我们搭建知识库的方法。格式按照自己的习惯就好可以参考时间、核心观点、自己的感悟和理解、原文链接等维度进行汇总方便后续浏览和查看。第四、系统掌握AIGC相关的基础知识AIGC产品经理的能力地图1深度学习发展史2人工智能公司分类3AI产品经理分类4大模型时代产品经理需要了解的AI应用上下游关系5大模型时代产品从图形用户界面转向自然语言用户界面AIGC产品经理的工作内容1AI产品经理的能力要求2AI 产品经理工作全流程机器学习算法核心的7大要掌握1人工智能、机器学习、深度学习的关系2什么是机器学习3机器学习的分类4机器学习的一般流程5监督学习线性回归6监督学习逻辑回归7监督学习贝叶斯8监督学习决策树9监督学习K临近算法10监督学习支持向量机)SVM11非监督学习K均值聚类K-means强化学习13生成对抗网络GAN计算机视觉CV1常见视觉任务简介2常见视觉任务-图像分类3常见视觉任务-目标检测4常见视觉任务-图像分割5常见视觉任务-OCR文档分析系统自然语言处理NLP1常见NLP任务-情感分析2常见NLP任务-电商商品评价3常见NLP任务-舆情分析4常见NLP任务-电影评价5常见人工智能框架深度学习算法1深度学习基础-神经网络2深度学习基础-反向传播3卷积神经网络CNN4CNN多层卷积抽取复杂特征过程5循环神经网络RNN6长短时记忆网络LSTM大模型算法扩散模型、transformer等1什么是大模型为什么需要大模型3大模型大特点4生成式AI不同方向企业分布5大模型创新应用-以character.AI为例的AI机器人6大模型创新应用-以Jasper AI为例的文案生成7大模型创新应用-以Stability AI为例的图片生成8大模型创新应用-以Runway为例的视频生成9AIGC对于提升内容生产力的巨大价值第五、需要学AIGC技能模型完成实战项目做AIGC产品经理一定要有实战项目经验一般来说需要包含AIGC市场调研AIGC需求分析AIGC产品竞品分析AIGC技术可行性调研产品脑图和流程图AIGC 产品原型图设计AIGC产品说明文档AIGC算法验收及迭代基于以上方法论和流程建议大家做两个项目AI文本生成类对话机器人以及AI图片生成类当前这两方面的招聘量极大。因为AIGC的四大落地场景文本、图片、音频、视频目前音频和视频的技术效果还很不尽如人意距离大规模落地应用还很长远所以这方面的招聘量比较少。项目一AI对话机器人类实战项目1什么是Prompt2通向AGI之路两个阶段总览3LLMs的发展历程4最近10年深度学习模型主要迭代5为什么大模型有如此大的表现力6ChatGPT是如何训练的7大模型的微调8几种常见的微调方法9ChatGLM3介绍10ChatGLM效果评估11通用大模型存在的问题12RAG检索增强生成13LangChain介绍14LangChain组件15基于LangChain RAG流程16向量数据库搜索17LangChain-Chatchat配置自己的LangChainllm服务项目二图片生成类实战项目1什么是Stable Diffusion2扩散模型Diffusion Model3扩散模型的向前扩散训练过程4扩散模型的向后扩散生成图片过程5Stable Diffusion如何生成图片6Latent Space和VAESD web UI的使用8提示词的书写方法9什么是LoRA为什么要使用LoRA11SD微调的4种方法12LoRA训练13初识ControlNet使用ControlNet15ControlNet使用场景线稿上色16ControlNet使用场景建筑设计17ControlNet使用场景手绘图作画18ControlNet使用场景人物姿态19ControlNet使用场景局部重绘20写真生成完整流程21写真生成完整优化思路第六、将项目经验融合到简历中完成简历的撰写我们做的实战项目一定需要与过往的工作经验想结合体现在简历上这样才能向面试官证明我是真的有相关经验的不是转行的而是跳槽的简历的写作方法参考如下❤️第七、简历投递准备面试高频题目一边投简历一边我们要开始准备面试高频题目比如我给大家整理了一些看大家是否都能回答的很好第一类自我介绍第二类AI技术背景2.1 什么是特征清洗、数据变换2.2 什么是过拟合和欠拟合2.3 什么是跨时间测试和回溯测试2.4 什么是训练集、验证集和测试集2.5 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2.6 对深度学习有哪些了解深度学习的应用场景有哪些2.7 机器学习的三大类应用场景都是什么2.8 逻辑回归相比于线性回归有什么区别2.9你能介绍一下KNN/朴素贝叶斯/SVM/CNN/Diffusion/NLP的原理吗你熟悉哪几种深度学习和机器学习算法都有哪些区别第三类工作场景类3.1 AI算法工程师说你的需求实现不了怎么办3.2 如果公司研发资源不足以实现你想要的功能怎么办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 你怎么评估一个模型的好坏第四类AI产品经验4.1 系统的介绍一下你负责的某某AI产品4.2 工作中做的最失败的事情/项目/遇到的最大困难是什么4.3 请说说你们产品的主要竞品是谁第五类产品素养类5.1 AI 产品经理和传统产品经理的区别是什么5.2 AI 产品经理的工作流程和工作职责是什么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5.6 你们的模型构建流程是怎么样的第六类行业认知6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行业对于整个AI行业有哪些认知6.2 结合我们公司的业务场景通过 AI 技术可以做哪些工作来提升用户体验第七类其他问题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7.4 目前有哪些offer?怎么选择?7.5 为什么从xxx(主要是实习、工作)离职?7.6 你在实习/工作的过程中遇到过哪些困难?最大的困难是什么?怎么解决的?在这 过程中你学到了什么?7.7 你觉得你实习/工作期间做的最好的项目是哪个?为什么?具体介绍一下?(项目内容)7.8 你参与/负责的产品在市面上有哪些竞品?你们的竞争优势是什么?你更 看好哪款产品?(产品了解程度)7.9 你平时比较喜欢哪款产品?它哪个地方吸引你?有什么可以改进的地方? (产品分析)7.10 什么样的产品能够算作成功的产品?(产品洞察)7.11 为什么选择xxx公司?7.12 如果同时面对几个需求但精力有限如何安排?(需求规划)7.13 如果你负责的某个需求要被延期你会怎么解决?(需求规划)7.14 如何从0-1设计一款产品?(产品流程)7.15 如何给一个产品进行改版发布?(产品发布)7.16 在设计产品的过程中如何获取用户需求?(需求获取)7.17 和老板观念发生冲突如何解决?(应变能力、沟通能力)7.18 和开发人员发生矛盾会怎么解决?(沟通能力)7.19 面对客户临时增加的新需求应该如何处理?(应变能力)7.20 新产品如何获取种子用户?(用户运营)7.21 你平时都是通过哪些渠道搜集学习哪些互联网相关的信息7.22 用户调研中定性和定量调研的区别和联系7.23 你是如何进行项目管理的如何保障项目保质保量按时上线。7.24 需求评审时研发说需求实现不了怎么办7.25 什么是用户粘性如何提升用户的粘性7.26 你大概什么时候可以到岗7.27 你用过我们的产品么对我们的产品有啥建议7.28 为什么XX个月没有工作职场空窗期该如何解释7.29 如何将用户需求转化为产品需求7.30 作为产品经理该如何进行竞品分析方法论是什么7.31 作为产品经理如何进行产品迭代以及版本规划7.32 你是怎么做用户调研的7.33 你是怎么做数据分析的7.34 你在找工作时最看重的是什么如何进行排序7.35 怎样评估项目/产品的可行性7.36 你是如何理解“互联网思维”的第八类AIGC项目类问题8.1 目前人工智能项目一般采用什么算法或模型近些年的使用的算法或模型有什么变化8.2 AI产品经理在针对算法的选择上需要承担哪些职责举一个具体的模型选型的例子8.3 在选择特定的AI算法或者模型时AI产品经理应如何考虑算法的性能、精确度和计算成本与业务目标之间的关系如何通过恰当的算法选择提升了产品性能或用户体验8.4 大模型是怎么训练出来的在特征工程部分大概的过程是人为寻找的特征值还是按规则机器寻找的特征值比如CNN8.5 如果你作为OpenAI的核心人员你会如何通过内部资源协调实现参数量的提升和算法服务的性能及表现的提升8.6 面对大量数据AI产品经理如何处理数据的采集、清洗和标注工作在这些过程中承担的是什么角色这个过程中有没有遇到哪些问题是如何解决的在模型训练过程中如何确保数据的质量和模型的准确性8.7 面对各国主要是国内的数据保护和隐私法规AI产品经理应如何确保产品的合规性过往是否有遇到哪些因数据安全问题产生重大隐患和实际影响这些问题如果以现在来看是否可以规避8.8 在跨职能团队如工程师、设计师、市场专家等中AI产品经理如何有效沟通和协调以确保产品的顺利开发和推广8.9 为什么GAN网络被SD的扩散模型取代了仅仅是因为GAN网络的训练过程不稳定以及机器资源要求高这两个原因吗AI行业迎来前所未有的爆发式增长从DeepSeek百万年薪招聘AI研究员到百度、阿里、腾讯等大厂疯狂布局AI Agent再到国家政策大力扶持数字经济和AI人才培养所有信号都在告诉我们AI的黄金十年真的来了在行业火爆之下AI人才争夺战也日趋白热化其就业前景一片蓝海我给大家准备了一份全套的《AI大模型零基础入门进阶学习资源包》包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取人才缺口巨大人力资源社会保障部有关报告显示据测算当前****我国人工智能人才缺口超过500万****供求比例达1∶10。脉脉最新数据也显示AI新发岗位量较去年初暴增29倍超1000家AI企业释放7.2万岗位……单拿今年的秋招来说各互联网大厂释放出来的招聘信息中我们就能感受到AI浪潮比如百度90%的技术岗都与AI相关就业薪资超高在旺盛的市场需求下AI岗位不仅招聘量大薪资待遇更是“一骑绝尘”。企业为抢AI核心人才薪资给的非常慷慨过去一年懂AI的人才普遍涨薪40%脉脉高聘发布的《2025年度人才迁徙报告》显示在2025年1月-10月的高薪岗位Top20排行中AI相关岗位占了绝大多数并且平均薪资月薪都超过6w在去年的秋招中小红书给算法相关岗位的薪资为50k起字节开出228万元的超高年薪据《2025年秋季校园招聘白皮书》AI算法类平均年薪达36.9万遥遥领先其他行业总结来说当前人工智能岗位需求多薪资高前景好。在职场里选对赛道就能赢在起跑线。抓住AI风口轻松实现高薪就业但现实却是仍有很多同学不知道如何抓住AI机遇会遇到很多就业难题比如❌ 技术过时只会CRUD的开发者在AI浪潮中沦为“职场裸奔者”❌ 薪资停滞初级岗位内卷到白菜价传统开发3年经验薪资涨幅不足15%❌ 转型无门想学AI却找不到系统路径83%自学党中途放弃。他们的就业难题解决问题的关键在于不仅要选对赛道更要跟对老师我给大家准备了一份全套的《AI大模型零基础入门进阶学习资源包》包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取
AIGC面试火爆！2个月上岸产品经理的秘籍，普通人也能抄！高薪机会等你来！
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