如果大家最近打算找ai產(chǎn)品經(jīng)理這方面的工作，可以對照著腦圖準(zhǔn)備起來啦。

這篇文章給大家講解兩道高頻問題：

1）AI產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別

2）AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作職責(zé)和能力要求是什么？

這兩個問題看似簡單，實際上是面試官在考察面試者對 AI 產(chǎn)品經(jīng)理這個崗位的理解程度，以及你到底有沒有相關(guān)的實戰(zhàn)經(jīng)驗，以及在工作中有沒有獨立的思考。

第一：AI 產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別？

主要考察候選人除了對通用的產(chǎn)品能力技能之外，是否熟悉 AI產(chǎn)品的特殊技能和要求。

**參考答案：**面試官您好，AI 產(chǎn)品經(jīng)理作為產(chǎn)品經(jīng)理，核心職責(zé)和底層能力與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理是一致的，仍然是通過一定的產(chǎn)品方案滿足用戶的需求從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。

但是它與普通的產(chǎn)品經(jīng)理，主要存在以下兩點不同：

第一：實現(xiàn)產(chǎn)品目標(biāo)的技術(shù)手段不同。傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理對接的是研發(fā)工程師，需要通過研發(fā)工程師的代碼，來完成產(chǎn)品的功能實現(xiàn)，那他們使用的就是研發(fā)技術(shù)。

而 AI 產(chǎn)品經(jīng)理對接的是算法工程師和研發(fā)工程師，需要對接算法工程師完成具體的模型，再對接研發(fā)工程師進行工程開發(fā)聯(lián)調(diào)和上線。最終，我們得到的產(chǎn)品形態(tài)可能是一個API接口，沒有所謂的頁面。

基于這種情況，AI 產(chǎn)品經(jīng)理除了要懂一些基本的研發(fā)技術(shù)之外，也需要深入學(xué)習(xí)算法知識，比如工作中常用到哪些算法，以及它們的實現(xiàn)邏輯等等。

第二：AI 產(chǎn)品經(jīng)理在與技術(shù)人員的協(xié)作上與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有很大****不同。

傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理和研發(fā)協(xié)作時候，只需要提供 PRD 文檔，對需求進行講解，有問題及時提供解答就可以了。但是 AI 產(chǎn)品經(jīng)理很難產(chǎn)出一個 ROI（投資回報率）指標(biāo)明確的 PRD 文檔，以及我們和算法同學(xué)的溝通也不是一次需求宣講就能完成的，通常我們需要進行多次的溝通確認(rèn)，并且在溝通中逐漸清晰對于算法目標(biāo)范圍的設(shè)定。

第二：AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作職責(zé)和能力要求是什么？

主要考察候選人對于AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程和工作職責(zé)有一個全局的了解。如果一個求職者真的從0-1做過一款A(yù)I產(chǎn)品，那么這個問題一定不難，所以這個問題也有助于面試官判斷求職者是都有簡歷造假包裝簡歷的嫌疑。

**參考答案：**面試官您好，一個 AI 產(chǎn)品上線的流程大致可以分為，需求定義、方案設(shè)計、算法預(yù)研、模型構(gòu)建、模型評估、工程開發(fā)、測試上線等幾個步驟。這其中，產(chǎn)品經(jīng)理需要主導(dǎo)的節(jié)點有定義產(chǎn)品方向、設(shè)計產(chǎn)品方案、跟進產(chǎn)品開發(fā)和產(chǎn)品驗收評估，AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作職責(zé)主要是在這四個步驟得到體現(xiàn)。

1**）**產(chǎn)品經(jīng)理對產(chǎn)品方向進行定義

作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，首要的職責(zé)都是去定義一個 AI 產(chǎn)品。這包括，搞清楚這個行業(yè)的方向，這個行業(yè)通過 AI 技術(shù)可以解決的問題，這個 AI 產(chǎn)品具體的應(yīng)用場景，需要的成本和它能產(chǎn)生的價值。

這就要求 AI 產(chǎn)品經(jīng)理除了具備互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理的基礎(chǔ)知識之外，還需要了解 AI 技術(shù)的邊界，以及通過 AI 技術(shù)能夠解決的問題是什么。

2）產(chǎn)品經(jīng)理給出產(chǎn)品的設(shè)計方案

完成了產(chǎn)品定義之后，產(chǎn)品經(jīng)理需要給出產(chǎn)品的設(shè)計方案。產(chǎn)品的設(shè)計方案會根據(jù)產(chǎn)品形態(tài)不同而不同，比如硬件和軟件結(jié)合的 AI 產(chǎn)品，會包括外觀結(jié)構(gòu)的設(shè)計，機器學(xué)習(xí)平臺的產(chǎn)品需要包括大量的交互設(shè)計，模型類的產(chǎn)品（推薦系統(tǒng)、用戶畫像）更多的是對于模型上線的業(yè)務(wù)指標(biāo)的要求。

所以，對于 AI 產(chǎn)品經(jīng)理來說，此階段的能力要求為，基本的技術(shù)知識是必須要了解的。這些包括基本的統(tǒng)計學(xué)概率論知識，主流算法的基本原理和應(yīng)****用場景，以及這些算法可以幫助我們達成什么樣的產(chǎn)品目標(biāo)。

3. 產(chǎn)品經(jīng)理跟進產(chǎn)品上線

產(chǎn)品設(shè)計完成之后，就到了工程和算法同學(xué)分別進行開發(fā)的環(huán)節(jié)了。在這個過程中，作為AI產(chǎn)品需要承擔(dān)一些項目經(jīng)理的職責(zé)，去跟進項目的上線進度，協(xié)調(diào)項目資源。

因此，這個階段**產(chǎn)品經(jīng)理至少要知道模型的構(gòu)建過程是怎么樣的****。**另外，產(chǎn)品經(jīng)理還需要知道模型構(gòu)建過程中，每個節(jié)點的產(chǎn)出物，以及它的上下游關(guān)系。只有這樣，產(chǎn)品經(jīng)理才可以清楚評估項目進度，遇到需要協(xié)調(diào)資源的時候，也知道產(chǎn)品在這個階段需要的是什么。

4）產(chǎn)品評估

產(chǎn)品開發(fā)完成之后，產(chǎn)品經(jīng)理還需要驗收產(chǎn)品是否滿足業(yè)務(wù)需求。

在這個階段，產(chǎn)品經(jīng)理的能力要求是，需要知道如何去評估一個模型，評估模型的指標(biāo)都有哪些，具體評估的過程是怎么樣的，以及評估結(jié)果在什么范圍內(nèi)是合理的。

如何轉(zhuǎn)行/入門AI產(chǎn)品經(jīng)理？

現(xiàn)在社會上大模型越來越普及了，已經(jīng)有很多人都想往這里面扎，轉(zhuǎn)行/入門AI產(chǎn)品經(jīng)理，但是卻找不到適合的方法去學(xué)習(xí)。

作為一名資深碼農(nóng)，初入大模型時也吃了很多虧，踩了無數(shù)坑?，F(xiàn)在我想把我的經(jīng)驗和知識分享給你們，幫助你們學(xué)習(xí)AI大模型，能夠解決你們學(xué)習(xí)中的困難。

我已將重要的AI大模型資料包括市面上AI產(chǎn)品經(jīng)理入門手冊、AI大模型各大白皮書、AGI大模型系統(tǒng)學(xué)習(xí)路線、AI大模型視頻教程、實戰(zhàn)學(xué)習(xí)，等錄播視頻免費分享出來，需要的小伙伴可以掃取。

大模型&AI產(chǎn)品經(jīng)理如何學(xué)習(xí)

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1.學(xué)習(xí)路線圖

第一階段： 從大模型系統(tǒng)設(shè)計入手，講解大模型的主要方法；

第二階段： 在通過大模型提示詞工程從Prompts角度入手更好發(fā)揮模型的作用；

第三階段： 大模型平臺應(yīng)用開發(fā)借助阿里云PAI平臺構(gòu)建電商領(lǐng)域虛擬試衣系統(tǒng)；

第四階段： 大模型知識庫應(yīng)用開發(fā)以LangChain框架為例，構(gòu)建物流行業(yè)咨詢智能問答系統(tǒng)；

第五階段： 大模型微調(diào)開發(fā)借助以大健康、新零售、新媒體領(lǐng)域構(gòu)建適合當(dāng)前領(lǐng)域大模型；

第六階段： 以SD多模態(tài)大模型為主，搭建了文生圖小程序案例；

第七階段： 以大模型平臺應(yīng)用與開發(fā)為主，通過星火大模型，文心大模型等成熟大模型構(gòu)建大模型行業(yè)應(yīng)用。

2.視頻教程

網(wǎng)上雖然也有很多的學(xué)習(xí)資源，但基本上都?xì)埲辈蝗?#xff0c;這是我自己整理的大模型視頻教程，上面路線圖的每一個知識點，我都有配套的視頻講解。

（都打包成一塊的了，不能一一展開，總共300多集）

因篇幅有限，僅展示部分資料，需要點擊下方圖片前往獲取

3.技術(shù)文檔和電子書

這里主要整理了大模型相關(guān)PDF書籍、行業(yè)報告、文檔，有幾百本，都是目前行業(yè)最新的。

4.LLM面試題和面經(jīng)合集

這里主要整理了行業(yè)目前最新的大模型面試題和各種大廠offer面經(jīng)合集。

👉學(xué)會后的收獲：👈
? 基于大模型全棧工程實現(xiàn)（前端、后端、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計、數(shù)據(jù)分析等），通過這門課可獲得不同能力；

? 能夠利用大模型解決相關(guān)實際項目需求： 大數(shù)據(jù)時代，越來越多的企業(yè)和機構(gòu)需要處理海量數(shù)據(jù)，利用大模型技術(shù)可以更好地處理這些數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析和決策的準(zhǔn)確性。因此，掌握大模型應(yīng)用開發(fā)技能，可以讓程序員更好地應(yīng)對實際項目需求；

? 基于大模型和企業(yè)數(shù)據(jù)AI應(yīng)用開發(fā)，實現(xiàn)大模型理論、掌握GPU算力、硬件、LangChain開發(fā)框架和項目實戰(zhàn)技能， 學(xué)會Fine-tuning垂直訓(xùn)練大模型（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)蒸餾、大模型部署）一站式掌握；

? 能夠完成時下熱門大模型垂直領(lǐng)域模型訓(xùn)練能力，提高程序員的編碼能力： 大模型應(yīng)用開發(fā)需要掌握機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)框架等技術(shù)，這些技術(shù)的掌握可以提高程序員的編碼能力和分析能力，讓程序員更加熟練地編寫高質(zhì)量的代碼。

1.AI大模型學(xué)習(xí)路線圖
2.100套AI大模型商業(yè)化落地方案
3.100集大模型視頻教程
4.200本大模型PDF書籍
5.LLM面試題合集
6.AI產(chǎn)品經(jīng)理資源合集

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