秋招临近,由于就业竞争压力大,最近不少人在脉脉求捞,一位产品朋友大吐苦水:

拥有中级产品经理title再次找工作时发现,会画原型,会写PRD,能做需求,能跟项目,基础技能满分,却难再像前几年那样拿到心仪的offer了。

产品经理岗位发展到现在10多年,之前简单画个原型,鼓吹一下做过的项目PPT拿高薪产品岗的时代,已经成为过去时了!

AI时代,产品岗位越来越细分,企业要求“业技一体”发展,除了关注产品底层能力、操盘经验之外,还会特别看重以往从事的行业经验、业务理解力、一些AI知识了解。

如果你准备转产品,或者已经在做产品经理,需要深思一下:

当前的专业能力和成长速度,是否能赶上快速变化的时代环境?想转AI产品经理,要懂哪些业务哪些技术?

如果你不清楚自己目前所处阶段,也可以先思考这2个问题自己进行梳理:

问题一:有没有体系的产品能力框架?

为什么这么问?因为市场决定着供需。在岗位少竞争者多的环境下,你要如何结合过往经验打动面试官?

一套体系的产品核心能力,是必备的。

根据我们从市场上几百份招聘要求中提取整合的关键词,产品经理至少需要以下能力:

面试中,面试官也会以具体项目/业务场景判断你是是否具备这些的产品能力和业务思维胜任岗位。

1、比如问,你在xxx项目中是怎么做需求分析的?你用到的方法是什么?(专业能力考察)

优秀的产品经理能结合过往经历,把业务说的需求用工具有逻辑地梳理和分析。

并发现上下游的关联业务,找到流程出现的逻辑断点,或者业务流程没有的形成闭环,把它们提炼出来去跟业务谈,并提出具体的解决方案。

这些都需要产品经理有非常强的逻辑和闭环能力。

2、比如,公司想做产品化,需要减少定制化做快速交付,如何做?(架构思维+产品化思维考察)

优秀的产品经理往往能基于业务抽象业务共性,梳理出业务架构。

判断哪些需求做标准化,哪些业务能力做中台建设;哪些做个性化业务系统,成为共享可配置模块。并考虑到这些基础模块给整个系统带来的价值。

在现有的工作当中,你会从哪些维度进行思考&给出解决方案?

3、比如问,怎么样将AI技术赋能当前业务,从而进行业务流程提效?(业务能力考察)

优秀的面试者往往能够基于当前各个行业AI落地案例,提炼个人思考。或者基于对Ai技术了解,结合过往行业经验,总结属于自己的产品+AI、AI+应用的解决方案思路。

这些问题你都有自己独到见解,那恭喜你有了自己的产品知识框架&个人方法论。

项目和产品是公司的,经验和能力是自己的。如果你想晋升/跳槽,将来带团队,做产品负责人,想独挡一面对业务结果负责,一套系统化的产品能力体系,更能有理有据做产品,也能让团队成员信服。

问题二:你有没有出色的项目经验?

为什么要强调项目经验?它是面试官快速判断你能否胜任岗位的坚实凭据。

一段真正有思考的项目经验,一份有深度的产品方案,在面试过程中才禁得起面试官考察和加分,让你谈薪更有底气。

《AI产品经理陪跑实战营》的实战项目也帮助不少产品同学梳理过往经验,巩固基本功,助力大家求职拿到了心仪offer

1、杨同学:2年技术转产品,拿到年薪21W的产品offer

“参加课程项目实战项目输出的作品集帮了大忙。不仅**增加了面试邀约率,**面试过程中一边看一边讲作品集里的功能逻辑,轻松掌握了面试主动权,拿到年薪21W的产品offer。”

2、张同学:3年经验从小公司成功跳槽阿里

“**三次实战设置很合理,**帮我梳理了往期项目思考,****并规范了我的产品工作流程。

之前项目有参与,但对项目背后的业务动因思考很少,经过老师对不同业务场景的拆解和分析,让我对业务有了更深刻的理解,面试官还说我很不错。”


看到这里,其实不难理解,大家为什么能跳槽涨薪成功?

当思维上升一个层次,可以将体系的方法论有效应用到工作中。拿到offer成功跳槽也就是自然而然的事情。

如果你在转型产品/做产品的过程中,遇到行业洞察力不足、业务分析能力弱、复杂系统设计能力不强等困难。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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