当前位置: 首页 > article >正文

秋招即将来临,AIGC 产品经理 快速入门方法论

AIGC 产品经理是什么

AIGC 产品经理是人工智能与大数据技术融合背景下应运而生的一种新型职业,负责从 AI 产品的设计、开发到推广的全过程,确保其顺利推向市场并实现良好的商业价值。

更具体地说,AIGC 产品经理就是将 AI 能生产内容的能力完美地结合于公司现有业务的产品经理。他们不仅需要了解AI技术,还需要了解如何将 AI 技术应用到产品中,并解决用户的问题。

AIGC 产品经理需要什么能力

作为AIGC产品经理,最重要的能力是什么呢?

图片

▲ 产品经理能力模型

技术能力?画原型能力?

No No No

技术不会创造壁垒,认知才会创造壁垒。

当我们 To B 的产品落地的时候,我们拼的不是技术,而是认知。当前市场上的大模型,比如文心一言、百川等,在大模型构建技术上原理是类似的,差距并不大。

图片

▲ 中国 AI 大模型生态图谱

而当我们面对的客户是行业大佬的时候,要想成功达成合作,仅仅依靠技术上的优势是做不到的,只有了解客户所在的行业,了解他们企业生产的产品,了解他们的业务,用他们的语言进行沟通才能有助于建立链接、达成协作。

如何快速入门并拿到offer呢

01

岗位适配性

首先,确定自己与岗位的适配性,了解自己的能力和需求,了解岗位的要求和AIGC行业特点。其次,根据自己的认知和接触,进行迭代和逐步提高。

02

圈定考题范围

就像我们考研一样,考试会有一个考题范围,但是当我们求职的时候,答题范围从哪来呢?

答:通过了解相关公司的招聘岗位描述(Job Description,JD),就可以确定我们考试的考题范围——产品经理能力模型都包含哪些内容。

我们可以搜集多家公司关于AIGC产品经理的岗位描述,除去与各个公司业务相关的职能的差异部分,找到JD中的共同职能部分,就可以总结为AIGC产品经理需要拥有的能力啦。

图片

▲ 某公司 AIGC 产品经理 JD

图片

▲ 某公司 AIGC 产品经理 JD

除了上述这个方法之外呢,我们也可以通过和AIGC业内人员进行沟通交流,或者亲自上手实践AIGC产品从设计到落地的整个流程来获取对AIGC产品经理岗位职能的了解。

问题又来了,小白想转型的话,从哪里可以获取和业内人士交流以及项目实践的机会呢?

我们的30天AIGC产品经理集训营就为你提供了这样的机会,课程内容会带你从明确行业认知和职业定位、学习大模型技术原理、项目实战演练到多轮模拟面试,为你成功斩获心仪 offer 保驾护航。

03

准备备考资料
在这里插入图片描述

对于AIGC产品经理来说,应用层认知的重要性是大于技术层的。

产品经理不是算法工程师,我们就只干我们考题范围内的事情——把项目的商业模式、商业逻辑讲清楚,而不是像其他培训机构宣传的把重心放在Python代码的学习上。

秋招临近,我们更需要把关键的时间用于提升关键的点,比如提升对大模型的认知。

现在大部分AI的相关岗位要求其实是不高的,只要你对AIGC有认知,基本就能过,因为大模型这股浪潮刚刚兴起,面试官的认知也不一定很高,你只要比他更了解,就能成功获取他的青睐。

那么我们应该怎么准备呢?

首先是有针对性地积累大量大模型相关知识。例如大模型的基础原理,大模型是什么?大模型能做什么?它的能力范围是什么?大模型有哪些分类?目前各个领域主流的大模型有哪些?

至少要了解了这些知识,你才能称得上对AIGC行业有基本的了解了。我们的30天AIGC产品经理集训营为你提供了行业认知和职业定位、大模型技术原理以及项目实战演练等系统课程,帮助你更快地建立起对大模型的深度认知。

另外,建议大家最好不要做过于超出考题范围的事情,这样就会消耗你的精力。

那如何确定这个考题的标准范围,或者如何判定自己的努力有没有白费呢?

建议可以多跟行业内人员的聊天,了解他们目前在做什么,这样我们才能有一个更系统性的规划,才能更高效地进行准备工作。

04

准备个人项目

个人项目有没有上线,有没有完成并不重要(有那么多AIGC创业公司都失败了呢),重要的是要保证你的个人项目的闭环,即把你的项目的商业模式、商业逻辑讲清楚,把你的项目讲通。

05

多做模拟题

现在的信息检索非常的方便,网上很容易搜集到通用的AIGC产品经理的面试题,我们团队也为大家整理好了各个大厂的面试真题。
在这里插入图片描述

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

▲ AIGC 产品经理面试真题

但是小编在此提醒一下:建议大家最好不要盲目采用网上流行的面试题的答案。因为发帖的博主本身未必在 AI 行业内。就我们团队的AIGC业内人士看他们的面试回答,基本上不太靠谱;因此,建议大家只看他们分享的面试题目即可。
在这里插入图片描述

06

以考代练

大家在真正开始找工作准备面试的时候,建议大家建立一个岗位池,即把你尽可能想到的岗位,这些岗位的base、薪资待遇、职级进行收集与划分。

建议大家将所有岗位划分成三类:

第一类我们称之为训练集:是自己非常不满意的,绝对不会去的公司。第一轮先参加这些公司面试,目的是收集信息,了解面试官们通常考些什么,他们重点关注什么;多面试几家,然后可以及时迭代自己的认知。

第二类我们称之为测试集:即可以找到相关行业中较年轻的创业公司,在这轮面试中,你无需在意自己的薪资多少,尽可能往高了谈,这一轮面试主要是测试你在这个市场上最多能值多少钱。

第三类我们称之为****验证集****:也就是你最心仪的公司,在第二轮中你知道了自己在市场值多少钱,你才能在第三轮的时候把HR的那一关过了,才不会因为谈薪而错失这个好机会。

以上就是AIGC产品经理入门方法论的全部内容了,秋招即将到来,祝大家都能斩获心仪的offer!

如何系统的去学习大模型LLM ?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。

科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料 分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

在这里插入图片描述

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线

阶段1:AI大模型时代的基础理解
  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
  • 内容
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
在这里插入图片描述


http://www.kler.cn/a/323091.html

相关文章:

  • lua-lru缓存算法解析
  • hive alter table add columns 是否使用 cascade 的方案
  • Servlet⽣生命周期超级细(笔记)
  • 压缩指令的使用
  • 第三百二十三节 Java线程教程 - Java同步器
  • Python Web 应用开发基础知识
  • 【计算机网络强化】计网强化笔记
  • http代理池子大小要如何判断?
  • 信息安全工程师(25)网络安全体系框架主要组成和建设内容
  • vite 底层解析
  • Pencils Protocol上线 Vaults 产品,为 $DAPP 深入赋能
  • 网站服务架构:LAMP vs LNMP
  • 基于Hive和Hadoop的哔哩哔哩网站分析系统
  • 【TES817】l基于XCZU19EG FPGA的高性能实时信号处理平台
  • DataWhale x南瓜书学习笔记 task04笔记
  • 重定向服务器
  • 力扣 中等 92.反转链表 II
  • Jmeter 配置元件-计数器时间变量
  • 深入探讨Java Agent动态监控与字节码操作的力量
  • llamafactory0.9.0微调qwen2vl
  • 面试经验分享
  • docker pull 不通?必须解决, 立刻马上,忍不了一点,没废话,直接用
  • LeetCode题练习与总结:搜索二维矩阵 Ⅱ--240
  • 使用ESPnet的 setup_anaconda.sh安装脚本一步到位,配置conda虚拟环境
  • Django 配置邮箱服务,实现发送信息到指定邮箱
  • Qt和Libtorch部署