双非本科工程造价专业,转行 AIGC 产品经理经验总结
大家好,我是一名从证券产品转行至 AIGC 产品经理的案例。经过系统学习与实践,入职一家内容创作工具公司,薪资涨幅超过 65%。
文章分享了工程造价专业背景转行 AIGC 产品经理的实战经验。内容涵盖简历优化技巧、面试自我介绍逻辑、常见面试题解答(如离职原因、空窗期解释、模型评测指标等)、薪资谈判策略及公司选择标准。同时提供了 AI 产品经理的学习路径建议,包括全局学习、Python 基础、机器学习原理及产品实操项目,旨在帮助求职者系统准备并提升入职成功率。

大家好,我是一名从证券产品转行至 AIGC 产品经理的案例。经过系统学习与实践,入职一家内容创作工具公司,薪资涨幅超过 65%。
新公司的主要产品是视频和图文创作工具,服务对象主要是金融客户和电商客户两类群体,主要使用场景是用来创作短视频和图文内容,发布在社交账号,用于宣传、引流及内容营销。
接下来和大家分享下求职过程中积累和总结的一些经验。
我是双非普通本科的工程造价专业,今年转行到 AIGC 产品经理岗位前,刚从地产行业转行到互联网不到 2 年时间,因此总的产品经理经验也就不到 2 年。
整个求职过程和面试过程,最大的感慨是,无论哪种 AIGC/AI 产品经理岗位,本质上看中的还是产品经理这个岗位所具备的核心能力。当然,在 AI 领域的一些项目经验积累,也是这类岗位非常看重的能力。
参考通用的简历模板框架即可,再根据自己的实际情况改写。模板起到的作用主要是帮助你梳理自己的工作和项目经历,以面试官最想看到的形式展示。
主要是把学习的两个 AI 实践项目,结合自己现有的产品线和业务,去做延伸探索。
简单来说,就是把你学的这两个 AI 项目能力,能不能用在你的业务上。但这要求本身是产品经理岗位,做这种项目复盘会更得心应手。其他岗位的同学如果吃力,可以多找行业导师沟通,获取指导。
首先是需要准备 AI 产品经理面试逐字稿的,包含三大核心部分:自我介绍、项目拆解、常见问题应对。
自我介绍可以参考以下结构,这也是行业建议的思路;通常有模板可用。
自我介绍模板:
面试官您好,我叫 XXX,来自 XXXX 大学,目前有 XX 年产品工作经验,做过 X 个 AI/AIGC 相关的项目。
1)首先,我有不错的技术理解能力。 熟悉机器学习、深度学习及大模型相关算法模型,包括但不限于 CNN、RNN、Transformer、Diffusion、随机森林、支持向量机、K 均值等。学习了解算法模型,可以让我更好的理解需求边界,更高效的和算法团队沟通。
2)公司的项目生图与对话 AI 与岗位 JD 符合。 现在做的 X 个 AIGC 相关项目,承担 XX 样的角色,做了 XX 项目,拿到了 XXX 样的结果或成绩,积累了经验也踩了很多坑。帮助业务把用户满意度提升了 XX%(满意的问题在所有已回答问题中的占比;回答后会收集用户对该问题的评价)。相信这些经验也可以帮助咱们的业务快速走上正轨。
3)产品基本功扎实。 产品的基本能力,如产品规划、市场&用户调研、竞品分析、产品设计、项目管理、数据分析等,掌握的比较扎实。
4)对 AI 赛道和发展前景看好。 特别喜欢 AI 产品经理这个方向,我认为可以给用户、产业带来巨大的赋能,这是一件很有成就感和价值的事,值得长期投入去做。
总的自我介绍,控制在 3 分钟以内就可以了,简洁高效。主要的时间,还是要放在对具体项目的拆解上,面试官也最想要在这个环节挖掘更多有价值的信息。
具体的方法就是,把课程中学到的 SD 生图技能和智能客服的经验,与现在你正在做的工作进行结合。
而这种结合的形式,在后续求职中,也是能见到的最多的业务,都是基于现有业务,拿 AI 去赋能,叠加 AI 的能力。
一个直击灵魂的问题。这个问题在面试者看来很蠢,特别是你不是因为一些客观原因离开的时候,甚至你会在心里反问'公司或者岗位很好,我还会离开吗?'因此,回答尽量避开自己的个人原因来说,不要暴露个人缺点。
表达积极的一面,以及你在为了自己的职业进行积极的准备,如学习产品进阶的课程,准备考取产品领域的证书等。不要单纯说什么在休息,或者养身体,都会让面试官觉得你懒惰,或者身体有问题,虽然这没有人性可言,但职场就是这么残酷。
常用的有准确率、精确率、召回率、F1 分数等。如果面试官问到,要能解释指标的概念,并且举例实际在业务验证上是怎么使用的。
对于 NLP 任务,还可以提及 BLEU、ROUGE 等指标;对于图像生成,可以提及 FID(Fréchet Inception Distance)或 IS(Inception Score)。重点在于说明你如何定义'好',以及如何通过数据驱动优化模型。
这一点主要考察的是你的职业稳定性,同时面试官想了解,你是否是一个有规划的候选人。
分开讲,生图模型的效果调整,主要通过对提示词(Prompt)、LoRA、ControlNet 等方式,进行效果调优。
智能客服 - 文本对话模型的效果,主要通过找到模型的回答效果不好的问答对,对比同类模型的回答效果,针对性的由算法调优。此外,还可以考虑引入 RAG(检索增强生成)架构来减少幻觉。
回答通过购买云服务厂家的算力解决即可。例如阿里云、AWS 或 Azure 购买算力进行部署。对于初创团队,也可以考虑按需付费的 GPU 实例,降低成本。
面试官是想了解,你在这个 AI 项目中扮演什么角色,是否能够挑大梁,担任新业务线的产品领导者的角色。
这个可以根据你自己能 cover 住的程度来回答。如果你有信心,负责一条新的产品线,那么你就回答已做项目,自己就是负责人;如果你自认为能力仍有欠缺,可以回答,主要工作是由你完成,但是需要向产品 leader 汇报。这样面试官能明白,你是需要一位产品 leader 带领,但也具备相应的项目经验。
这个问题主要是了解,智能客服项目中,你的向量数据库的搭建过程。可以大致描述为,你是通过收集过往的历史问答数据对,由产品整理后,交给算法进行,结合大模型进行训练微调。
面试官在这个问题中,主要是想了解你对问答知识库的构建原理和逻辑了解多少。不清楚细节的,可以说技术部分由算法来完成的,自己更多是准备数据,及训练完成后,评估模型效果,主要精力是放在产品的规划和设计上。
可以对打你通过哪些渠道来学习的,主要表达你涉猎广泛,有在持续学习 AI 的知识,保持对技术的敏感度即可。
比如:公众号:量子位、机器之心;知乎号/文章;专业网站:IT 桔子、Futurepedia(产品收集网站)、YC(资讯和创业营项目);Twitter 博主分享的最近国外资讯等;包括 WaytoAGI 的飞书文档,和一些行业交流群。
之你有什么问题要问我吗?
越来越多的人开始转行 AI 产品经理,毕竟大行情不是太好,对于刚毕业的研究生,想转行的互联网人,AI 产品经理确实是一个不错的方向。以下是整个学习思路和方向:
以上 7 点,看起来简单,内部内容其实很多,每一个篇章展开都有夯实且丰富的内容,需要深度学习。
通过系统化的学习和实战,你可以逐步建立起 AI 产品经理的核心竞争力,顺利转型。

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