在AI产品经理刚成为互联网公司香饽饽的时候，刚做产品1年的月月就规划了自己的转型计划，然后用3个月时间成功更换赛道，转战AI产品经理，涨薪30%。

问及她有什么上岸秘诀？她也复盘总结了3个踩坑经验和正确路径，今天分享出来，希望对你有帮助。

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转型AI产品经理第一坑

学习误区

❌错误思路：一开始觉得AI产品经理很厉害，肯定是即要懂算法、也要懂编程。

担心自己没有技术背景会做不来，于是买了一堆编程书和视频课，看的一知半解。即便死记硬背技术专业名词，也心里没底不敢面试。

✅正确路径：

1️⃣**明确转型目标：**首先，要清楚你适合做哪一类AI产品经理？如图，大家现在说的AI产品经理有3类：模型层AI产品经理、平台层AI产品经理、应用型AI产品经理。

前2者有较高的技术要求，有技术背景的友友可以冲，普通职场人更适合以应用型AI产品经理为转型目标。

2️⃣理清目标岗位能力要求：明确转型目标之后，再详拆应用型AI产品经理能力要求。这类产品经理核心聚焦在算法的应用场景、技术的能力边界。需要了解大模型框架原理，但不需要深耕算法细节。

如：如何主导落地1个AI产品项目？

​ 如何用AI解决xxx行业的xxx业务痛点？

如果你没有技术背景，学历也不算顶尖，经验也有限，想抓住AI机会，但不清楚自己适合做哪类AI产品经理？

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转型AI产品经理第二坑

简历误区

❌错误思路：没有AI项目经历，也不清楚AI项目到底长啥样，也就不知道如何写简历。或者网上找了AI产品经理简历模板参考修改措辞，结果一眼穿帮，收不到面试邀约。这些坑你是不是正在踩？

✅正确路径：

1️⃣简历关键词：HR只有10秒看简历，一定要写AI强相关关键词，如“Ai产品经理、AIGC技术及应用、0-1的AI产品项目全流程管理经验。

2️⃣项目积累：上手1-3个AI相关项目，掌握AI如何解决业务痛点场景的基本流程，清楚AI赋能原有产品/业务的落地细节。

AI产品经理的任务更多的是，在AI技术的支持下，找到能够大规模落地的应用场景，并设计出适合市场需求的产品。由此，符合行业的业务理解和完整的产品建设流程方法是做好AI产品的基础。

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转型AI产品经理第三坑

面试误区

❌错误思路：JD不太匹配不敢投，经验要求高不敢投。面试官问什么说什么，没理解问题也不敢反问确认，自己一顿胡诌，结果凉凉了。

✅正确路径：

1️⃣感兴趣就去试试，JD不清晰说明面试官可能也不是很懂，即便不过也没什么损失。

2️⃣项目描述：不要强调自己怎么用coze工具搭建智能体，这是技术思维对产品落地的推导；产品经理要从产品定位出发，基于业务场景阐明产品设计/优化思路，如何应用新技术，优化了哪些体验，挖掘了哪些新场景。

如果以上3点你都能做到，那你的转型规划基本就成功了一大半。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。

如果以上3点你都能做到，那你的转型规划基本就成功了一大半。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。

那就没有办法做AI时代，企业青睐的产品经理了吗？

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括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。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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