• 211计算机本硕背景，有2段学校项目经历，校招时面试大厂AI产品经理岗位，却在群面和专业面环节失利，想知道怎样快速突击，提升AI产品专业能力。
• 具备7年UI经验，遭遇裁员后打算跳槽找产品相关工作，上一家公司的工作内容基本是一半设计、一半产品，想了解如何包装过往经验来实现转岗。
• 拥有3年开发经验，因每天写代码感到厌倦而想转做产品经理，觉得从0到1设计一款产品更有成就感，想知道如何快速上手产品工作。

这些是上半年来咨询的几类同学的烦恼。近期求职市场略有回暖，产品经理岗位仍有需求，但竞争比往年更激烈。

新人转岗或入行若想拿到产品offer，不做足准备的话，难免会成为陪跑者。那么，如何才能高效获取面试官的信任，从有经验的产品人包围圈中脱颖而出呢？

一般来说，我们会建议想转行（岗）的朋友依次思考这几个问题：

1、自我审视，认清自己的优劣势

（1）学生

作为大学生，突出的优势是学习能力强，学习时间多。但弱势是白纸一张，没有过多的实际工作经验，很多中小企业没有成熟的产品培养体系，不愿意投入过多培养成本。

（2）内部转岗

无论是运营、技术、UI设计，本身就在互联网氛围中，也是产品经理日常接触的一环，有天然的转岗优势，但如何发挥岗位优势快速入行，是很多转岗人缺乏的。

（3）传统行业转行

自带行业背景，如能在对口行业入行是最好不过。但对互联网行业接触少，需要一个互联网化的学习氛围快速融入。

2、理清你在转行中遇到的最大障碍

一般来说，零基础或弱基础的人在入行产品经理主要面临3大卡点：

产品核心技能、业务理解、项目经验缺一不可。

作为产品经理，技能方面必须掌握竞品分析、需求分析、产品规划、产品设计、产品管理等核心技能。

这些技能也不能知识停留在理论层面，更是要在具体的项目中练习，确保自己真的学会了。因为理论和实际工作场景的细节差异巨大。只懂理论，一旦真正需要用上，往往手忙脚乱，无所适从。

而系统的产品思维&业务理解更不容易习得，知识通过网络上一些文章、视频积累，没有业内老师去指导，很难把学过的知识点连接起来形成知识面，更无法去构建一个系统的、完整的产品知识体系。

3、如何针对自身的情况，选择合理的提升方式

总结成3个大模块，其实就是——

• 能力补齐： 体系提升产品经理能力和产品全局思维
• 经验获取： 快速获取相关产品经验，让简历更有竞争力
• 业务思维拓展： 深入拓展业务理解，才能为公司创造价值

当下产品经理能力要求越来越复合，懂业务、懂产品、沟通强是第一层，懂策略、懂商业是第二层。如果你已经具备以上能力，便有很大机会拿到心仪的高薪offer。

如果你正迷茫不知道从哪里开始？也没有资深前辈朋友指规划/指路？

4、0基础怎么入门AI大模型？

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。

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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。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 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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