1、先了解什么是AI产品经理我认为的Ai产品经理其实它是在通用产品经理的基础上增加了一个显著能力就是如何运用现有的AI技术去帮助客户解决问题并在原有工作效率或用户体验上起到增强的效果2、目前的AI类别有哪些①视觉AI产品经理也就是我们常说的CV,包含车辆识别、人脸识别、图像检索等方向②机器学习AI产品经理包含了智能推荐、出行、大数据平台等用于机器学习等方向其实机器学习类的方向是受众较广的类别几乎涉及大量数据的训练和使用都会用到机器学习③AI应用产品经理包括虚拟人、数字人、机器人、智能音箱、智能客服、VR\AR\MR等方向④语义AI产品经理包括NLP、知识图谱、机器翻译、搜索等方向当然还有一些招聘需求较少的比如量子计算、边缘计算等等细分岗位看了以上这些是不是觉得很高大上其实还行除了带有对话聊天元素AI最难外如果专研一个方向的话其实是比较好学的但是从哪里入手3、转行AI产品经理应该要懂的基础知识机器学习、深度学习的原理及应用场景了解迁移学习、增强学习主要是应用方向特征学习包括文本特征、图像特征、视频特性、情感特征等各样特征了解和学习算法逻辑理解像流行算法比如做推荐系统需要懂协同过滤还有GBTDLR、逻辑回归、特征交叉、朴素贝叶斯等常被应用的算法总而言之需要懂技术方能用AI来解决问题才能有方向和思路去做好。这是传统和Ai产品经理很显著的区别其实从这个角度理解AI产品经理对于技术理论和实践应用或者解决方案是需要较高程度的理解的。基于对技术的理解程度很多同学会问那AI产品经理是否需要看论文其实大可不必不仅是过于细节而且你也不一定能看的懂毕竟现在算法研究和迭代是较快的部分算法在商业场景也未得实践比如比如冒泡排序算法下面引用一张图比较好的阐释应该要了解的常用知识4、AI产品经理的工作日常是怎么样的其实传统产品经理要做的工作AI产品经理也少不了比如用户研究、商业分析、需求分析、产品设计、对接ue、需求文档撰写、对接运营、项目管理等和算法工程师沟通如何算法选型去满足客户的需求提高效率或者解决业务痛点。这里有一个很重要的能力就是分析及沟通能力因为在协作中会涉及算法、机器学习平台、特征工程构建、SDK开发、API开发、中台开发、前端业务开发、后端开发等等多个团队因此AI产品经理需具有全局思维对技术架构有认知对接流程需非常清晰又能把握细节具备端到端的串联能力这样才能有效组织团队协同开展工作除此之外AI产品经理应该更注重对业务流程的理解及将需求分析透彻知道用户或客户要什么他想要的和你提供的解决方案本质区别是什么对于需求把握不准的可以找大佬或者资深同学探究下要把最基础工作做好。说了这么多基于个人理解的成分多些那就需求导向看看市场要求5、从招聘岗位看看AI产品经理应该掌握的能力这边筛选了几个大公司的岗位百度|AI资产产品经经理对话机器人方向职责描述1、根据公司战略发展目标用户市场调研结果结合市场的特征与需求负责智能对话机器人类ChatGPT类等AI产品规划建设与落地2、承担AI产品相关调研、业务设计、商业设计推动产品0-1的落地拆解产品全链路核心数据指标快速实验迭代促进指标提升3、紧密协调并推动投放、产品、技术、市场、 运营等部门成员完成产品设计、开发、运营全流程管理为产品目标负责4、根据市场反馈和产品运营数据持续改善优化产品提升产品数据指标 任职位要求1、全日制本科及以上学历 -5年以上AI产品经验具备开放域大模型对话机器人经验者优先2、对AI技术前沿有敏锐的洞察力熟悉AIGC人工智能大模型喜欢挑战和尝试逻辑思维严谨对用户体验敏感 -有AI技术背景或能够与技术工程、算法无障碍的沟通产品方案3、数据意识好动手分析能力强善于通过数据发现问题本质对产品运营有深入研究善于结合用户及场景灵活设计产品方案腾讯微保|高级AI产品经理职位描述岗位职责1、负责智能客服的和场景应用深入业务场景识别流程或系统的堵塞问题搭建自助工具和智能能力设计并推进相关优化机制落地提升人工团队的服务效能2、了解和熟悉知识库的相关应用包括知识采编、知识搜索、知识搜索等可以配合平台统一知识库完善智能客服能力提升解决率和满意度3、与业务、技术、运营团队紧密合作快速推动项目落地关注核心业务指标帮助业务实现转化目标任职资格1、本科及以上学历5年以上互联网产品工作经验有AI应用、智能客服、智能对话等系统经验优先熟悉互联网保险/代理人/经纪人等模式优先2、有全局视野具备较好的体系化思考能力和逻辑分析能力对解决挑战性问题充满热情3、具备很强的产品owner意识具备优秀的业务理解和分析能力具备平台规划和项目推进能力对项目落地有较强的节奏把握4、对数据和业务足够敏感有较强的数据分析和总结能力能够通过数据分析为产品设计和运营调优提供方向SHEIN|AI基建高级产品经理职位描述岗位职责1、负责整体机器学习平台、AI工具平台及相关AI应用平台等服务的方案设计产品预研、规划、产品设计和持续演进2、深入了解AI相关技术能力负责AI研发和应用相关产品线的规划积极推动AI服务能力在各领域的落地3、结合实际业务应用场景提供产品解决方案有效对接相关业务部门保质保量的推动需求落地、项目交付4、支持平台产品运营及管理完善平台功能组织并支持平台运营活动对产品竞争力和指标效果负责5、负责市场调研及竞品分析跟踪前沿算法进展关注行业趋势和技术发展动态定期产出行业分析报告任职要求1、3年以上互联网产品工作经验1年以上AI产品经验2年以上机器学习平台、AIOPS、AI工具、AI框架性产品、AI应用平台等相关构建经验2、良好的逻辑和表达能力善于跨部门整合资源推进项目善于系统性思维有产品owner意识对结果负责3、熟悉AI技术和研发过程。平安银行|AI中台团队产品经理工作职责1、负责AI中台人工智能相关产品优化建设和需求分析流程优化。2、负责对接行内智能化业务需求快速响应需求并协助提供解决方案。3、负责AI产品的宣导推广、运营数据指标分析和用户体验优化提升工作实现更精准的产品设计和运营。4、编写需求、对接开发团队协调推动IT开发和验收上线。5、进一步挖掘业务团队对智能化赋能的需求针对问题和痛点进行专项分析给出行动建议协调开发资源并推动落地应用。任职要求1、硕士及以上学历计算机视觉、机器学习、人工智能、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、语音识别、计算经济学等领域的计算机科学、电子工程、物理数学、统计学或其它人工智能相关专业2、熟悉NLP、OCR、ASR、TTS、声纹识别等AI技术熟悉Viso、Axure等产品流程设计工具对AI领域发展具有一定的认识。3、有工作热情具有良好的沟通技巧和团队合作精神抗压能力强。筛选了不同级别的AI产品经理岗位职责和能力可以归纳出对于相应的方向的AI技术、经验、或专业有较高要求对于沟通和落地能力的要求比传统产品经理更高另外一个AI 产品经理工资真不低啊手动狗头如何转行/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。01什么是AI大模型应用开发工程师如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型设计开发落地业务的应用工程师。这个职业的核心价值在于打破技术与用户之间的壁垒把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数转化为人人都能轻松操作的产品形态。无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP这些看似简单的应用背后都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。他们不追求创造全新的大模型而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求“学会”解决具体问题最终形成可落地、可使用的产品。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】02AI大模型应用开发工程师的核心职责需求分析与拆解是工作的起点也是确保开发不偏离方向的关键。应用开发工程师需要直接对接业务方深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。在此基础上他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务明确每个环节的执行标准并评估技术实现的可行性同时定义清晰的核心指标为后续开发、测试提供依据。这一步就像建筑前的图纸设计若出现偏差后续所有工作都可能白费。技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。工程师需要根据业务场景的特点选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同选型的合理性直接影响最终产品的表现。同时他们还要对行业相关数据进行预处理通过提示词工程优化模型输出或在必要时进行轻量化微调让基础模型更好地适配具体业务。此外设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求建立敏感信息过滤机制保障数据安全也是这一环节的重要内容。应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通确保数据流转顺畅。在这一过程中他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户实现从技术方案到产品形态的转化。测试与优化是保障产品质量的关键步骤。工程师会开展全面的功能测试找出并修复开发过程中出现的漏洞同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。安全合规性也是测试的重点需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。此外他们还会收集用户反馈通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验让应用更贴合用户实际使用需求。部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线并实时监控运行状态及时处理突发故障确保应用稳定运行。随着业务需求的变化他们还需要对应用功能进行迭代更新同时编写完善的开发文档和使用手册为后续的维护和交接提供支持。03薪资情况与职业价值市场对这一职业的高度认可直接体现在薪资待遇上。据猎聘最新在招岗位数据显示AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。在AI技术加速落地的当下这种“技术业务”的复合型能力尤为稀缺让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品让大模型的价值真正渗透到各行各业。随着AI场景化应用的不断深化这一职业的重要性将更加凸显也必将吸引更多人才投身其中推动AI技术更好地服务于社会发展。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】