拿下36K的AI产品经理offer,他是如何实现职业转型的?

随着人工智能技术的飞速发展,AI产品经理这一职位逐渐成为科技行业的香饽饽。不少技术专业的应届生、技术岗、行业经验资深产品经理纷纷转型AI赛道。

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但AI产品经理赛道也并不没有想象中的那么好入,主要有以下几个原因:

初识AI产品经理 :目标有了,问题也有了

很多毕业生/职场人知道AI产品经理却没有深入了解过,看到有朋友转AI方向了,所以自己也想要转AI产品经理。

在网上看了很多AI智能体、AI+应用项目等零散知识,然后学习一下武装进简历里,去求职却收不到面试邀约。问题出在哪里呢?

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说白了就是经验与岗位要求不匹配。

想转AI产品经理,你要知道AI产品经理分类有哪些?能力模型是什么?工作流程有哪些?

然后个人优势和过往经验选择适合领域进行专业提升,提升匹配度。

人人都是产品经理 x 起点课堂根据市场需求总结了3类AI产品经理能力模型。看看你适合转哪一种AI产品经理?

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第一类,模型层AI产品经理, 算法理解能力、数据治理能力、技术可行性评估能力‌。适合高学历,高技术(算法、人工智能等)背景产品经理人才。

第二类,平台层AI产品经理, 需具备系统架构设计能力、资源调度优化能力、开发者生态建设能力。适合有技术背景的产品经理人才。

第三类,应用层AI产品经理, 主要实现AI商业化落地,聚焦用户体验与业务价值转化,需要具备行业场景洞察能力、需求拆解能力、商业化运营能力‌。现在企业在招的AI产品经理多指这一类。

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学历硕士及以上,毕业于计算机科学/人工智能/数学专业,可以优先考虑模型层AI产品经理。

本科学历,毕业于计算机/软件工程专业等,可以选择平台层AI产品经理。

如果你没有技术背景,学历也不算顶尖,但是行业经验丰富的传统产品经理,想抓住AI机会,强烈建议你从应用层AI产品经理。

不清楚自己适合哪类AI产品经理

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看到这里,你应该对AI产品经理有了详细了解,但如何顺利入行呢?

制定计划、锻炼产品能力、积累经验

每个行业的发展都要经过重技术、重产品、重运营这3个阶段,目前AI行业现已进入以产品优先的第二阶段,由此对AI产品经理的要求更加严格。

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具体如下:

商业变现模式和闭环: AI产品经理需深入了解行业,从痛点出发,找到有价值的场景,制定有效的商业策略和定价,以实现产品变现。

把控产品需求: 在清晰公司战略的基础上,深挖产品需求,用人工智能技术重新定义场景和需求,快速验证并落地能解决痛点问题的产品。

与技术互相推动: AI产品经理需关注AI行业动态,理解技术实现过程和技术边界,将用户需求与AI技术结合,优化产品设计,加速产品目标的实现。

有AI落地经验: 具备AI产品、智能+、智慧+产品落地经验,能快速产出行业产品AI化解决方案。

如果以上能力你全都掌握,那么恭喜你!有机会抓住AI时代新机遇,成为时代需要的AI产品经理!

如果你刚毕业/懂技术/有一点产品经验,却遇到行业洞察力不足、业务分析能力弱、没有AI产品落地经验等困难。

那想成为AI产品经理就没有别的办法了吗?

有。

这路为大家准备了一套关于AI 产品经理视角的大模型学习指南

一、AI 时代的竞争本质:效率跃迁中的个人机遇

从产业迭代规律看,AI 驱动的生产效率革命正遵循 “新岗位效率 > 被替代岗位效率” 的底层逻辑,推动社会整体效能提升。但对个体而言,这意味着 “AI 工具掌握速度决定职业竞争力梯度”—— 这一规律与计算机普及期、互联网爆发期、移动互联网红利期完全一致:早半步掌握核心工具的人,将获得指数级的职业发展加速度

二、一线从业者的十年经验沉淀

作为在头部互联网企业深耕十余年的 AI 产品负责人,我在带领团队落地多个大模型项目的过程中,发现 90% 的从业者面临三大核心困境:

  • 知识体系碎片化:海量资料缺乏科学分层,难以构建结构化认知
  • 实践场景断层:理论学习与产业需求脱节,缺乏可复用的落地方法论
  • 资源获取壁垒:优质学习资源分散在专业社区,非技术背景者难以触达

基于这些洞察,我们系统整理了一套专为 AI 产品经理 / 从业者设计的学习体系,旨在解决 “学什么、怎么学、如何用” 的全链路问题。

三、全维度学习资源矩阵(限时免费开放)

以下资源已通过 优快云 官方认证,扫码即可领取(无任何附加条件):

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(一)认知基建层:建立行业全景思维

  • 《大模型技术演进路线图》思维导图(高清可编辑版)
    ▶ 涵盖预训练模型架构 / 多模态技术 / 提示工程等 12 大核心模块
    ▶ 标注产业应用热点(智能客服 / 内容生成 / 代码辅助等 8 大场景)
  • 《AI 产品经理知识图谱》手册
    ▶ 拆解需求分析 - 模型选型 - 项目落地全流程工具链
    ▶ 附 30 + 经典案例的产品设计文档模板

(二)能力提升层:构建实战技能体系

  • 系统课程包(120 课时全流程录播)
    ▶ 模块 1:大模型基础(Transformer 原理 / 训练框架解析)
    ▶ 模块 2:产品设计实战(Prompt 优化策略 / API 调用设计)
    ▶ 模块 3:行业应用精讲(金融 / 零售 / 医疗领域解决方案)
  • 开源项目实训库
    ▶ 含智能问答系统 / 个性化推荐引擎等 5 个完整项目代码
    ▶ 配套《从 0 到 1 落地指南》(含需求文档 / 技术选型报告)

(三)持续进化层:加入产业交流生态

  • 每周技术闭门会(线上直播):一线大厂 PM 分享最新落地案例
  • 专属社群资源:每日更新行业报告 / 岗位内推 / 技术答疑
  • 认证学习路径:完成课程可获得 优快云 颁发的《AI 产品经理能力认证》

四、立即行动:抢占 AI 时代的 “认知时差”

扫码领取资源后,建议按以下路径开启学习:
第 1 周:完成思维导图精读 +《深入浅出大模型》书籍重点章节
第 2-4 周:跟随课程完成智能客服系统的全流程实战
第 1 个月起:参与行业案例拆解,尝试用大模型优化现有工作流程
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在Xilinx FPGA中,进行BRAM资源分配时通常有Minimum Area(小面积)、低功耗(Lower Power)、Fixed Primitives(固定原语)三种算法选项,这些算法选项对软核所需36k BRAM数量计算存在不同影响: #### Minimum Area(小面积) 该算法侧重于减少FPGA中BRAM资源占用的面积。在这种算法下,工具会尽可能高效地利用BRAM资源,通过对BRAM进行灵活的拼接和配置,以满足软核的数据存储需求。例如,当软核的数据存储需求不规则时,此算法会尝试将多个36k BRAM进行组合,可能会将相邻的BRAM级联成更大容量的BRAM(如将2个相邻的36k BRAM级联配成72Kb的BRAM),从而在满足需求的同时减少总面积的占用。因此,在使用该算法计算所需36k BRAM数量时,可能会比理论上单纯按容量计算的数量要少,因为它更注重资源的高效整合[^1]。 #### 低功耗(Lower Power) 低功耗算法的主要目标是降低BRAM资源的功耗。为了实现这一目标,该算法可能会采用一些特殊的配置和布局方式,这可能会影响BRAM的使用效率。与小面积算法不同,低功耗算法可能不会对BRAM进行过于复杂的拼接和组合,以避免因复杂的电路结构导致功耗增加。因此,在计算所需36k BRAM数量时,可能会比小面积算法下的数量要多一些。因为它更优先考虑功耗问题,而不是资源的最大化利用。 #### Fixed Primitives(固定原语) 固定原语算法要求使用特定的、预先定义好的BRAM原语来满足软核的需求。这种算法的灵活性相对较低,因为它限制了BRAM的配置和拼接方式。在计算所需36k BRAM数量时,需要严格按照固定原语的规格和软核的具体需求进行匹配。如果软核的需求与固定原语的规格不完全匹配,可能需要额外的BRAM来填充或调整,从而导致所需36k BRAM数量增加。例如,当软核需要一个特殊容量的存储区域,而固定原语无法精确提供该容量时,就需要使用多个固定原语的BRAM来近似满足需求,这可能会造成一定的资源浪费,使得计算出的BRAM数量多于其他算法选项下的数量。 ```python # 简单示例:模拟不同算法下BRAM数量计算 # 假设软核数据存储需求为 50000 比特 data_storage = 50000 bram_capacity = 36 * 1024 # 理论上单纯按容量计算 theoretical_num = data_storage // bram_capacity + (1 if data_storage % bram_capacity != 0 else 0) # 假设小面积算法下,通过级联等方式更高效利用资源,数量减少 minimum_area_num = theoretical_num - 1 # 假设低功耗算法下,因考虑功耗不进行复杂拼接,数量增加 lower_power_num = theoretical_num + 1 # 假设固定原语算法下,因规格不匹配,数量增加更多 fixed_primitives_num = theoretical_num + 2 print(f"理论数量: {theoretical_num}") print(f"小面积算法下数量: {minimum_area_num}") print(f"低功耗算法下数量: {lower_power_num}") print(f"固定原语算法下数量: {fixed_primitives_num}") ```
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