最近面了4个简历亮眼的AI产品候选人，理论知识都很扎实，能大谈特谈Transformer、RAG、Agent架构。结果实操环节直接懵了：
我要求很简单：2小时内完成一个AI产品的需求文档框架或功能设计，不限主题
结果呢？
有人纠结于要设计“颠覆性创新”，迟迟不动笔
有人现场狂搜ChatGPT竞品分析，拼凑内容
更有人连基本的PRD结构都不熟悉，想到哪写到哪
AI产品经理的现实工作场景
说实话，在大多数公司，AI产品经理的核心能力不是发明新算法，而是：
快速理解业务需求 → 找到合适的AI解决方案 → 高效落地产生价值
给AI产品新人的实用建议
面试时要展示“解决问题”的能力，而不是“背诵知识”的能力
先完成再完美：快速产出最小可行方案，再迭代优化
善用现有工具：不要从零开始，合理利用现有框架和资源
关注业务价值：清晰表达你的设计如何解决实际问题
AI产品经理必备资源库
学习平台
理论基础：吴恩达深度学习、李宏毅机器学习课程
产品思维：AI Product Management专项课程
实践社区：Towards Data Science、Analytics Vidhya
技术文档
官方文档：OpenAI、Anthropic、Hugging Face
技术博客：Google AI Blog、Meta AI Blog
论文解读：Papers with Code、Arxiv Sanity
工具资源
原型工具：Excalidraw、Figma、Miro
文档模板：PRD模板、技术方案模板、验收标准模板
数据集：Kaggle、UCI Machine Learning Repository
社区交流
产品社区：PMCAFF、人人都是产品经理
技术社区：GitHub、Stack Overflow
行业动态：机器之心、量子位
竞品分析
产品体验：直接使用主流AI产品
分析报告：艾瑞咨询、易观分析、36氪研究院
用户反馈：App Store评论、社交媒体评价
实践平台
低代码：Bubble、FlutterFlow
API集成：OpenAI API、Azure AI Services
监控工具：MLflow、Weights & Biases
核心能力建设
作为AI产品经理，除了产品基本功，还需要：
技术理解力：能和技术团队有效沟通，理解可行性
数据敏感度：定义合理的评估指标和验收标准
伦理意识：考虑AI产品的偏见、公平性和社会责任
迭代思维：基于用户反馈和数据持续优化产品
记住：企业需要的不是AI理论家，而是能把AI技术转化为商业价值的实干家
#互联网大厂 #AI产品经理 #产品经理面试 #产品经理 #大厂 #运营转产品 #互联网大厂实习 #0基础转行ai产品经理 #AI产品经理学习 #产品经理面试
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结果呢？
有人纠结于要设计“颠覆性创新”，迟迟不动笔
有人现场狂搜ChatGPT竞品分析，拼凑内容
更有人连基本的PRD结构都不熟悉，想到哪写到哪
AI产品经理的现实工作场景
说实话，在大多数公司，AI产品经理的核心能力不是发明新算法，而是：
快速理解业务需求 → 找到合适的AI解决方案 → 高效落地产生价值
给AI产品新人的实用建议
面试时要展示“解决问题”的能力，而不是“背诵知识”的能力
先完成再完美：快速产出最小可行方案，再迭代优化
善用现有工具：不要从零开始，合理利用现有框架和资源
关注业务价值：清晰表达你的设计如何解决实际问题
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学习平台
理论基础：吴恩达深度学习、李宏毅机器学习课程
产品思维：AI Product Management专项课程
实践社区：Towards Data Science、Analytics Vidhya
技术文档
官方文档：OpenAI、Anthropic、Hugging Face
技术博客：Google AI Blog、Meta AI Blog
论文解读：Papers with Code、Arxiv Sanity
工具资源
原型工具：Excalidraw、Figma、Miro
文档模板：PRD模板、技术方案模板、验收标准模板
数据集：Kaggle、UCI Machine Learning Repository
社区交流
产品社区：PMCAFF、人人都是产品经理
技术社区：GitHub、Stack Overflow
行业动态：机器之心、量子位
竞品分析
产品体验：直接使用主流AI产品
分析报告：艾瑞咨询、易观分析、36氪研究院
用户反馈：App Store评论、社交媒体评价
实践平台
低代码：Bubble、FlutterFlow
API集成：OpenAI API、Azure AI Services
监控工具：MLflow、Weights & Biases
核心能力建设
作为AI产品经理，除了产品基本功，还需要：
技术理解力：能和技术团队有效沟通，理解可行性
数据敏感度：定义合理的评估指标和验收标准
伦理意识：考虑AI产品的偏见、公平性和社会责任
迭代思维：基于用户反馈和数据持续优化产品
记住：企业需要的不是AI理论家，而是能把AI技术转化为商业价值的实干家
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