AI小白如何拿到AI产品经理offer

作者是AI小白，经过4个月的转型学习，争取到几份offer，最终入职一家AI创业公司，负责核心产品。本文重点分享我的过程体会，强调以小白身份去争取offer时所需要的节奏和状态，希望能帮到需要的朋友。

不完全统计，2017年，国内AI产品经理从业者大约二、三百人，他们切入AI的背景条件一般是：公司内部转岗、安防/媒体/机器人等行业背景、专业技术背景、偶然做过ASR/搜索等产品（那时候不叫AI）。

大部分想转型的PM没有AI背景，还可能面临其他困难：从业年限、地域限制、工作稳定性考虑等等；但这并不妨碍从业者数量2018年初暴涨到800-1000人。今年AI公司集体爆发，跑马圈地的AI公司愿意给求职者更多包容；而互联网PM沉淀过产品方法论，人数过剩且有危机意识，是最适合转型的群体。

我在2017年10月决定转型，当时零AI背景转型成功的案例非常少，网络上更多流传的是从业者的跳槽经验，很少有真正契合AI小白背景的经验文章。下面，我来分享个人具体的七步走策略：找到抓手、审视自己、目标计划、学习输入、执行输出、调研&简历、面试&选择。

1

任何宝箱都有匹配的钥匙。用心网罗学习资源，一定会发现“AI产品经理大本营”这类社群，获得与从业者交流的机会。

深入交流后，你会有基本的觉悟：AI产品经理的能力维度很全面，转型最少需要学习3-6个月。

2

过去的互联网环境让很多PM以为：不用太懂技术，不用钻研心理学和设计，甚至不用成为业务专家，只要按日常工作套路随便搞搞就月薪一两万。过去是因为资本浮躁、企业浮躁，但想做AI，就必须先审视自己到底有哪些价值。

1、SWOT

以我为例

• 优势：科技知识储备、多次跨界经历、3年管理、落地几款盈利/明星产品。
• 劣势：没有AI背景、5年工作经验（工作越久转型越难）。

优势劣势是相对公司而言的。最近遇到几位面试者，没了解公司背景就谈优势，找不准契合点很尴尬。

2、应对策略

转型是个长期过程，offer是力求一击必杀。我的策略是：集中学习加强AI认知，模拟AI场景做调研分析、产品设计、机器模型，输出文章给自己增加背书；向心仪的JD临时抱佛脚， 找到自己能为这家公司带来的3条差异化价值 。

3、斩断心锁

肯定有人疑惑，为什么要有这步操作。往往面对重要抉择时，我们才需要“斩”，其实很多转型的朋友都做了一定的牺牲，我也自切了几刀。这里讲究个“快”字，最忌拖泥带水。

Q：定居四年的苏州AI发展较弱？

A：筹备移居深圳。

Q：没AI经验？

A：降薪并放低姿态。

Q：大厂只要螺丝钉？

A：去创业团队做万金油。

Q：工作忙学习时间少？

A：裸辞。

Q：跨城市面试不方便？

A：在深圳住1个月酒店。

Q：奔30的岁数该要娃了？

A：不转型成功坚决不要娃！

没有退路才有出路，多斩几刀，会感到身轻如燕。转型必须雷厉风行，能束缚自己的只有自己。

3

一入AI深似海，面对庞杂的知识体系，如何推演出适合自己的学习路径？小步快跑，试错迭代。

我的做法比较接地气：写份转型计划抛到社区，坐等各路豪杰来吐槽。

• 《转型AI产品经理：这是我的3周学习小结》 需要的朋友可以扫码领取

这篇文章在另外一个单渠道获得3万+阅读量，现在再看它还是有蛮多坑，最终执行的计划与文章中的相差50%以上。当时很快就收获了一波好友和宝贵建议，比如：调整学习资料的层级结构、正面迎击技术通识。

我将计划设定了几个里程碑，阶段性复盘。几乎不留休息时间，每天思考到后半夜，平均日睡眠小于5小时。这种状态坚持几天很轻松，长久下来，考验的就是意志力，最终人瘦了一圈。

认知和市场形式每天都在变化，进度计划必须每日迭代。4个月时光转瞬即逝，错一点或者慢一步，就可能丢掉2018年的金三银四。

4

先想清楚每一项输入对应的价值是什么，然后网罗书籍、社群、自媒体、会展和公开课，一定能找到合适的资源。比如我找到在6月中旬出版国内第一本AI产品经理书籍《人工智能产品经理-AI时代PM修炼手册》。

大家有兴趣可以找我要，真的能学到很多东西

1、资料分类分层

AI相关的场景案例、技术通识、产品通识、行业通识、学术论文、数据分析；还有其他增加深度的方向：认知科学、神经学、心理学、哲学宗教等。选择一个最希望从事的方向多备些资料，比如CV、NLP、智能家居。

2、广度 or 深度？

一些业内人士建议优先深度，我觉得两者都要，而且是先广后深，这样有利于全局视角。如果你真在近期面试过，就可能知道其中的无奈。以上海为例，做NLP方向的公司就竹间、小i机器人这几家。如果投简历未得到回应，或者面试见光死几个，就没其他机会了。所以实在无奈的情况下，有个兜底的选项就是广撒网先上船，AI的几个领域之间互相转岗非常容易。

3、深入到什么程度？

一定程度理解机器学习、NLP等技术原理，清楚特定方向的技术瓶颈，能够结合行业现状分析一个AI场景。这里有个困难：没有AI背景，没在项目中沉淀过，自学起来也难接地气。目前各公司保密做的很好，核心干货不会让转型者得到。所以跟从业者搞好关系，多交流取经是很好的办法。

我当时没有深切NLP、CV、模式识别中的某个方向，而是从0学Python、Tensorflow搭神经网络、做些基础的Case。尝试调用框架实现简单的会话机器人Demo，目的是更直观理解机器学习。学习代码纯属兴趣，实际上偏应用的AI产品经理不需要工程操作。

4、如何验证学习效果？

给自己编30道面试题，对着镜子模拟面试，直到能得满分为止。再换下面的30道，这样一轮轮下来，遍历自己的认知边界。发现边界太窄，就继续扩张边界。

面试AI团队，最忌讳对AI认知过浅。咱们换位思考，假设你是面试官，遇到的求职者讲不清朴素贝叶斯、SVM、NLP瓶颈边界、神经网络类型和原理，不能深入分析某个AI场景…公司又不是慈善机构，凭什么给他工作机会？

5

我输出的方向是场景分析、学习笔记、观点看法、工作习惯和未来畅享，目的是广泛覆盖PM的思考维度，以下是输出的部分：

如果可能的话，最好留杀手锏。 我压了3篇草稿一直没发布，命题是AI的居家癌筛场景、机器的灵商与意识、区块链与AI结合。实践证明，面试中掏出来可以让人眼前一亮，一些新鲜、有深度的观点往往能够超出面试官的预期。

输出不一定完美，我们会对自己粗劣的文章感到愤怒和羞耻，知耻而后勇，倒逼自己通过输入来完善它。其实零AI基础时的输出水准，可以折射出此人在AI领域的发展潜力。

6

1、调研公司

面试就像找对象，面试官会跟一个不了解自己的人结婚么？

最近发现有太多求职者不重视调研，不尊重公司，很难指望他们在未来的工作中做好调研。如果这样的人简历很光鲜，那一定有水分，因为他们连PM的基本门槛都没达到，不具备同理心和职业习惯。

2、HR是如何筛选简历的？

简历中突出优势、层次鲜明是必须的，招聘专员每天面对海量简历，往往10秒钟扫下简历中是否有AI、大厂、明星产品背景，统一的筛选标准有助于提升效率。而Boss直聘等个人渠道则不太一样，Boss往往更耐心，视角更专业。

3、没有项目经验，担心简历跟JD不契合怎么办？

如果你做过场景分析，模拟策划过AI产品或Train过Model，这些就是最好的背书。简历中带上作品链接，放到显眼的位置，务必保证作品质量别太弱。

4、简历写好了，找人内推还是自己投？

面试偶然性很多，内推的触达率确实高一点，但并不存在绝对优势。建议多管齐下，不过度依赖某个渠道。而且不要一股脑全投出去，为简历留些完善的机会。

5、要用STAR原则优化简历么？

STAR原则就是针对各家JD定点狙击，拆分出N个版本的简历。一些HR朋友告诉我STAR原则的投递效果很有限，我还是熬了一周的夜制作30多个版本的简历分批投递，开通了查看竞争者的会员权限。目的是搞透深圳市各公司的招人标准，推测公司招聘的紧迫程度和人才竞争格局。

7

网络上的面试技巧和常见问题有很多，这些基本的苦工还是要下的，提几个关键点：

1、调整状态，淡定警惕

面试前我会冥想几分钟，深呼吸，将状态调整到最佳。时刻留意面试官的眼神、动作、话语，每个细节变化都是一道面试题，冷漠不一定代表否定，微笑也不一定代表认同。

时刻揣测他的意图，守住心神。人在精神松懈的时候，潜意识的反馈最容易暴露缺点。即便是情商低的人，经过刻意训练后也可以与面试官轻松对话。

2、避免浮夸

刚做PM那年，我遇到个8年PM经验的面试官，他对我说：“没做5年以上的PM，不要轻易谈战略” ，这句话经受住了时间的考验。后来我刻意锻炼升维思考和领导视角，依然在3、4年后才参与到战略。所以如果自身不具备一些能力维度，尽量避免浮夸的字眼，别把面试官当傻子。

3、聚合＞发散

产品经理的范畴很广，一次面试只有半个多小时，尽量减少尬聊和跑题。发散思维很不值钱，没有企业会因为几个好点子而具备核心竞争力，胜负往往取决于奔跑速度和认知深度。发散后要快速聚合，抛出金字塔尖的观点，凝炼到位的表达最能体现PM职业素养。

4、诚意比什么都重要

诚意是发自内心的尊重和认同，诚意不仅要表现在面试中，并且要持续到入职之后。我在这方面做的比较激进：面试前先自打鸡血，积极应对面试官的每个问题。收到offer后HR建议在公司3公里内租房，我直接租在距公司100米的马路对面，入职第一周每天干到半夜1点以后。将时间压缩到极致，员工为公司创造价值的差距就是这么一点点挤出来的。

5、面试是最宝贵的学习机会

几家公司面试下来，对岗位的理解肯定会越来越清晰。每次面试都复盘一下，再针对短板集中突击，可以大大提高后续面试的成功率，不要把困惑留给明天。

6、团队期望在我们身上看到什么？

面试官往往有这种心态：若A、B、C三名面试者给我的综合评分都是60，最终就是三位都不想要，期望能有一位70分的把他们PK掉。

当比分胶着的时候，我们需要给面试官一锤定音的理由，差异化价值非常重要！ 差异化可以体现在悟性灵性、行业认知、教育文化、职业技能、成功案例等，更要讲清楚逻辑来佐证你真的具备这些优势。

7、什么样的团队重点考技术理解？

目前大部分转型者希望做偏场景应用、商业化的AIPM，岗位对技术理解有要求但不苛刻。如果你的技术认知偏弱，建议避开这几类团队：

1）技术驱动而非产品、运营驱动的公司，企业基因根深蒂固，很难改变。

2）偏传统的公司往往考察技术，一些激进的产品经理可能不喜欢这种氛围。

3）项目还在探索阶段，很难复用现成的解决方案，需要AIPM常跟算法、科学家泡在一起，对模型效果负责。

8、选择团队远比选择岗位重要

好的团队即便阶段性失败了，依然可以沉淀出战斗力。糟糕的团队，可能会给自己的职业生涯抹黑。对产品经理来说，好团队的关键词可能是：创始团队、包容、开放、人性化、激进、创新、专业、良性竞争、发展路径。尽量避免唯技术论，或者唯经验论的团队。

我收到的offer包含ASR、CV、NLP几个方向，最终选择追一科技，是因为团队基因好、NLP较强、接地气、更懂我，事实证明这个选择非常正确。

好了，以上就是本次分享的主要内容，希望能够给你带来一点帮助。最后，转型交流的过程中，我经常来不及回复朋友的提问，顺便在这里附上3个常见的问题，谈谈个人的理解：

1、AI产品经理是不是比互联网产品经理厉害？

这是个伪命题，我一般会反问：月薪10万的PM和月薪2万的AIPM，哪个更厉害？答案当然是：卓越的PM更厉害。

有这样一类PM，喜欢给自己设定远高于群众的标准。即便团队对他们没要求，他们依然会懂技术、懂设计、懂营销、懂商业、懂管理、懂业务、懂心理。

• 他们能做好螺丝钉，也能做好万金油。
• 他们将自己视作增强学习模型，不断向CEO去拟合。
• 他们知道：PM最终拼的是人文素养和灵魂境界，而不是职位名称、从业年数、名校背景。
• 他们的一生都在自我进化，所以从不纠结自己究竟是PM还是AIPM。

2、AI有泡沫，到底要不要做？

泡沫的多少代表市场情绪的强烈程度，没有泡沫的行业是不值得去做的。

我的建议是：若真爱AI，不要犹豫，不必关心转型红利期还剩多久。若你对AI不执够著，也不用强求，不忘初心就好。反正我们是产品经理，我们要进化这个时代。

3、产品经理成熟的标准是什么？

看他做一款创新型产品时，更依赖竞品调研还是独立判断。站在巨人的肩膀上是没错，但前瞻性的方案更依赖人性洞察和市场嗅觉。

成熟的PM相信一万小时理论，对元认知刻意创建索引，不缺少方法论和工具，最缺的是时间。

• 他们可以清晰阐述产品的隐性逻辑，为什么要方案1而不是方案2，不做模棱两可的决策。
• 他们能将风格自信地贯彻到产品和团队中，让它具备激进或稳重的气质。
• 他们坚忍克制，一往无前，拥有对权威说不的胆魄。

如何转行/入门AI产品经理？

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，转行/入门AI产品经理，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI产品经理入门手册、AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI产品经理入门手册

三、AI大模型视频教程

四、AI大模型各大学习书籍

五、AI大模型各大场景实战案例

六、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。