團員分享_AI小白如何拿到AI產品經理offer

來自專欄 hanniman17 人贊了文章

前言：本文作者是團員長弘，現追一科技AI產品經理（深圳），前同程產品經理（蘇州），本文是他的第5篇分享。

作者是AI小白，經過4個月的轉型學習，爭取到幾份offer，最終入職AI創業公司「追一科技」，負責核心產品。本文重點分享我的過程體會，強調以小白身份去爭取offer時所需要的節奏和狀態，希望能幫到需要的朋友。

不完全統計，2017年，國內AI產品經理從業者大約二、三百人，他們切入AI的背景條件一般是：公司內部轉崗、安防/媒體/機器人等行業背景、專業技術背景、偶然做過ASR/搜索等產品（那時候不叫AI）。

大部分想轉型的PM沒有AI背景，還可能面臨其他困難：從業年限、地域限制、工作穩定性考慮等等；但這並不妨礙從業者數量2018年初暴漲到800-1000人。今年AI公司集體爆發，跑馬圈地的AI公司願意給求職者更多包容；而互聯網PM沉澱過產品方法論，人數過剩且有危機意識，是最適合轉型的群體。

我在2017年10月決定轉型，當時零AI背景轉型成功的案例非常少，網路上更多流傳的是從業者的跳槽經驗，很少有真正契合AI小白背景的經驗文章。下面，我來分享個人具體的七步走策略：找到抓手、審視自己、目標計劃、學習輸入、執行輸出、調研&簡歷、面試&選擇。

一、找到抓手

任何寶箱都有匹配的鑰匙。用心網羅學習資源，一定會發現「AI產品經理大本營」這類社群，獲得與從業者交流的機會。

深入交流後，你會有基本的覺悟：AI產品經理的能力維度很全面，轉型最少需要學習3-6個月。

二、審視自己

過去的互聯網環境讓很多PM以為：不用太懂技術，不用鑽研心理學和設計，甚至不用成為業務專家，只要按日常工作套路隨便搞搞就月薪一兩萬。過去是因為資本浮躁、企業浮躁，但想做AI，就必須先審視自己到底有哪些價值。

1、SWOT

以我為例

• 優勢：科技知識儲備、多次跨界經歷、3年管理、落地幾款盈利/明星產品。
• 劣勢：沒有AI背景、5年工作經驗（工作越久轉型越難）。

優勢劣勢是相對公司而言的。最近遇到幾位面試者，沒了解公司背景就談優勢，找不準契合點很尷尬。

2、應對策略

轉型是個長期過程，offer是力求一擊必殺。我的策略是：集中學習加強AI認知，模擬AI場景做調研分析、產品設計、機器模型，輸出文章給自己增加背書；向心儀的JD臨時抱佛腳，找到自己能為這家公司帶來的3條差異化價值。

3、斬斷心鎖

肯定有人疑惑，為什麼要有這步操作。往往面對重要抉擇時，我們才需要「斬」，其實很多轉型的朋友都做了一定的犧牲，我也自切了幾刀。這裡講究個「快」字，最忌拖泥帶水。

Q：定居四年的蘇州AI發展較弱？

A：籌備移居深圳。

Q：沒AI經驗？

A：降薪並放低姿態。

Q：大廠只要螺絲釘？

A：去創業團隊做萬金油。

Q：工作忙學習時間少？

A：裸辭。

Q：跨城市面試不方便？

A：在深圳住1個月酒店。

Q：奔30的歲數該要娃了？

A：不轉型成功堅決不要娃！

沒有退路才有出路，多斬幾刀，會感到身輕如燕。轉型必須雷厲風行，能束縛自己的只有自己。

三、目標計劃

一入AI深似海，面對龐雜的知識體系，如何推演出適合自己的學習路徑？小步快跑，試錯迭代。

我的做法比較接地氣：寫份轉型計劃拋到社區，坐等各路豪傑來吐槽。

• 《轉型AI產品經理：這是我的3周學習小結》

這篇文章在另外一個單渠道獲得3萬+閱讀量，現在再看它還是有蠻多坑，最終執行的計劃與文章中的相差50%以上。當時很快就收穫了一波好友和寶貴建議，比如：調整學習資料的層級結構、正面迎擊技術通識。

我將計劃設定了幾個里程碑，階段性復盤。幾乎不留休息時間，每天思考到後半夜，平均日睡眠小於5小時。這種狀態堅持幾天很輕鬆，長久下來，考驗的就是意志力，最終人瘦了一圈。

認知和市場形式每天都在變化，進度計劃必須每日迭代。4個月時光轉瞬即逝，錯一點或者慢一步，就可能丟掉2018年的金三銀四。

四、學習輸入

先想清楚每一項輸入對應的價值是什麼，然後網羅書籍、社群、自媒體、會展和公開課，一定能找到合適的資源。比如好友特里，在6月中旬出版國內第一本AI產品經理書籍《人工智慧產品經理-AI時代PM修鍊手冊》，跟他的交流中我收穫很多，得到了專業的建議，在這裡為他打Call。

1、資料分類分層

AI相關的場景案例、技術通識、產品通識、行業通識、學術論文、數據分析；還有其他增加深度的方向：認知科學、神經學、心理學、哲學宗教等。選擇一個最希望從事的方向多備些資料，比如CV、NLP、智能家居。

2、廣度 or 深度？

一些業內人士建議優先深度，我覺得兩者都要，而且是先廣後深，這樣有利於全局視角。如果你真在近期面試過，就可能知道其中的無奈。以上海為例，做NLP方向的公司就竹間、小i機器人這幾家。如果投簡歷未得到回應，或者面試見光死幾個，就沒其他機會了。所以實在無奈的情況下，有個兜底的選項就是廣撒網先上船，AI的幾個領域之間互相轉崗非常容易。

3、深入到什麼程度？

一定程度理解機器學習、NLP等技術原理，清楚特定方向的技術瓶頸，能夠結合行業現狀分析一個AI場景。這裡有個困難：沒有AI背景，沒在項目中沉澱過，自學起來也難接地氣。目前各公司保密做的很好，核心乾貨不會讓轉型者得到。所以跟從業者搞好關係，多交流取經是很好的辦法。

我當時沒有深切NLP、CV、模式識別中的某個方向，而是從0學Python、Tensorflow搭神經網路、做些基礎的Case。嘗試調用框架實現簡單的會話機器人Demo，目的是更直觀理解機器學習。學習代碼純屬興趣，實際上偏應用的AI產品經理不需要工程操作。

4、如何驗證學習效果？

給自己編30道面試題，對著鏡子模擬面試，直到能得滿分為止。再換下面的30道，這樣一輪輪下來，遍歷自己的認知邊界。發現邊界太窄，就繼續擴張邊界。

面試AI團隊，最忌諱對AI認知過淺。咱們換位思考，假設你是面試官，遇到的求職者講不清樸素貝葉斯、SVM、NLP瓶頸邊界、神經網路類型和原理，不能深入分析某個AI場景......公司又不是慈善機構，憑什麼給他工作機會？

五、執行輸出

我輸出的方向是場景分析、學習筆記、觀點看法、工作習慣和未來暢享，目的是廣泛覆蓋PM的思考維度，以下是輸出的部分：

• 《能否藉助AI破譯嬰兒哭聲？》
• 《兩周搭建Demo理解機器學習》
• 《關於Google發布AutoML的幾點看法》

如果可能的話，最好留殺手鐧。我壓了3篇草稿一直沒發布，命題是AI的居家癌篩場景、機器的靈商與意識、區塊鏈與AI結合。實踐證明，面試中掏出來可以讓人眼前一亮，一些新鮮、有深度的觀點往往能夠超出面試官的預期。

輸出不一定完美，我們會對自己粗劣的文章感到憤怒和羞恥，知恥而後勇，倒逼自己通過輸入來完善它。其實零AI基礎時的輸出水準，可以折射出此人在AI領域的發展潛力。

六、調研&簡歷

1、調研公司

面試就像找對象，面試官會跟一個不了解自己的人結婚么？

最近發現有太多求職者不重視調研，不尊重公司，很難指望他們在未來的工作中做好調研。如果這樣的人簡歷很光鮮，那一定有水分，因為他們連PM的基本門檻都沒達到，不具備同理心和職業習慣。

2、HR是如何篩選簡歷的？

簡歷中突出優勢、層次鮮明是必須的，招聘專員每天面對海量簡歷，往往10秒鐘掃下簡歷中是否有AI、大廠、明星產品背景，統一的篩選標準有助於提升效率。而Boss直聘等個人渠道則不太一樣，Boss往往更耐心，視角更專業。

3、沒有項目經驗，擔心簡歷跟JD不契合怎麼辦？

如果你做過場景分析，模擬策划過AI產品或Train過Model，這些就是最好的背書。簡歷中帶上作品鏈接，放到顯眼的位置，務必保證作品質量別太弱。

4、簡歷寫好了，找人內推還是自己投？

面試偶然性很多，內推的觸達率確實高一點，但並不存在絕對優勢。建議多管齊下，不過度依賴某個渠道。而且不要一股腦全投出去，為簡歷留些完善的機會。

5、要用STAR原則優化簡歷么？

STAR原則就是針對各家JD定點狙擊，拆分出N個版本的簡歷。一些HR朋友告訴我STAR原則的投遞效果很有限，我還是熬了一周的夜製作30多個版本的簡歷分批投遞，開通了查看競爭者的會員許可權。目的是搞透深圳市各公司的招人標準，推測公司招聘的緊迫程度和人才競爭格局。

七、面試&選擇

網路上的面試技巧和常見問題有很多，這些基本的苦工還是要下的，提幾個關鍵點：

1、調整狀態，淡定警惕

面試前我會冥想幾分鐘，深呼吸，將狀態調整到最佳。時刻留意麵試官的眼神、動作、話語，每個細節變化都是一道面試題，冷漠不一定代表否定，微笑也不一定代表認同。

時刻揣測他的意圖，守住心神。人在精神鬆懈的時候，潛意識的反饋最容易暴露缺點。即便是情商低的人，經過刻意訓練後也可以與面試官輕鬆對話。

2、避免浮誇

剛做PM那年，我遇到個8年PM經驗的面試官，他對我說：「沒做5年以上的PM，不要輕易談戰略」 ，這句話經受住了時間的考驗。後來我刻意鍛煉升維思考和領導視角，依然在3、4年後才參與到戰略。所以如果自身不具備一些能力維度，盡量避免浮誇的字眼，別把面試官當傻子。

3、聚合＞發散

產品經理的範疇很廣，一次面試只有半個多小時，盡量減少尬聊和跑題。發散思維很不值錢，沒有企業會因為幾個好點子而具備核心競爭力，勝負往往取決於奔跑速度和認知深度。發散後要快速聚合，拋出金字塔尖的觀點，凝鍊到位的表達最能體現PM職業素養。

4、誠意比什麼都重要

誠意是發自內心的尊重和認同，誠意不僅要表現在面試中，並且要持續到入職之後。我在這方面做的比較激進：面試前先自打雞血，積極應對面試官的每個問題。收到offer後HR建議在公司3公里內租房，我直接租在距公司100米的馬路對面，入職第一周每天干到半夜1點以後。將時間壓縮到極致，員工為公司創造價值的差距就是這麼一點點擠出來的。

5、面試是最寶貴的學習機會

幾家公司面試下來，對崗位的理解肯定會越來越清晰。每次面試都復盤一下，再針對短板集中突擊，可以大大提高後續面試的成功率，不要把困惑留給明天。

6、團隊期望在我們身上看到什麼？

面試官往往有這種心態：若A、B、C三名面試者給我的綜合評分都是60，最終就是三位都不想要，期望能有一位70分的把他們PK掉。

當比分膠著的時候，我們需要給面試官一錘定音的理由，差異化價值非常重要！差異化可以體現在悟性靈性、行業認知、教育文化、職業技能、成功案例等，更要講清楚邏輯來佐證你真的具備這些優勢。

7、什麼樣的團隊重點考技術理解？

目前大部分轉型者希望做偏場景應用、商業化的AIPM，崗位對技術理解有要求但不苛刻。如果你的技術認知偏弱，建議避開這幾類團隊：

1）技術驅動而非產品、運營驅動的公司，企業基因根深蒂固，很難改變。

2）偏傳統的公司往往考察技術，一些激進的產品經理可能不喜歡這種氛圍。

3）項目還在探索階段，很難復用現成的解決方案，需要AIPM常跟演算法、科學家泡在一起，對模型效果負責。

8、選擇團隊遠比選擇崗位重要

好的團隊即便階段性失敗了，依然可以沉澱出戰鬥力。糟糕的團隊，可能會給自己的職業生涯抹黑。對產品經理來說，好團隊的關鍵詞可能是：創始團隊、包容、開放、人性化、激進、創新、專業、良性競爭、發展路徑。盡量避免唯技術論，或者唯經驗論的團隊。

我收到的offer包含ASR、CV、NLP幾個方向，最終選擇追一科技，是因為團隊基因好、NLP較強、接地氣、更懂我，事實證明這個選擇非常正確。

好了，以上就是本次分享的主要內容，希望能夠給你帶來一點幫助。最後，轉型交流的過程中，我經常來不及回復朋友的提問，順便在這裡附上3個常見的問題，談談個人的理解：

1、AI產品經理是不是比互聯網產品經理厲害？

這是個偽命題，我一般會反問：月薪10萬的PM和月薪2萬的AIPM，哪個更厲害？答案當然是：卓越的PM更厲害。

有這樣一類PM，喜歡給自己設定遠高於群眾的標準。即便團隊對他們沒要求，他們依然會懂技術、懂設計、懂營銷、懂商業、懂管理、懂業務、懂心理。

• 他們能做好螺絲釘，也能做好萬金油。
• 他們將自己視作增強學習模型，不斷向CEO去擬合。
• 他們知道：PM最終拼的是人文素養和靈魂境界，而不是職位名稱、從業年數、名校背景。
• 他們的一生都在自我進化，所以從不糾結自己究竟是PM還是AIPM。

2、AI有泡沫，到底要不要做？

泡沫的多少代表市場情緒的強烈程度，沒有泡沫的行業是不值得去做的。

我的建議是：若真愛AI，不要猶豫，不必關心轉型紅利期還剩多久。若你對AI不執夠著，也不用強求，不忘初心就好。反正我們是產品經理，我們要進化這個時代。

3、產品經理成熟的標準是什麼？

看他做一款創新型產品時，更依賴競品調研還是獨立判斷。站在巨人的肩膀上是沒錯，但前瞻性的方案更依賴人性洞察和市場嗅覺。

成熟的PM相信一萬小時理論，對元認知刻意創建索引，不缺少方法論和工具，最缺的是時間。

• 他們可以清晰闡述產品的隱性邏輯，為什麼要方案1而不是方案2，不做模稜兩可的決策。
• 他們能將風格自信地貫徹到產品和團隊中，讓它具備激進或穩重的氣質。
• 他們堅忍克制，一往無前，擁有對權威說不的膽魄。

註：本文首發於飯糰「AI產品經理大本營」 －－黃釗hanniman建立的、行業內第一個「AI產品經理成長交流社區」，通過每天乾貨分享、每月線下交流、每季職位內推等方式，幫助大家完成「AI產品經理成長的實操路徑」，詳情可見 http://fantuan.guokr.net/groups/219/ 。

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作者：黃釗hanniman，圖靈機器人-人才戰略官，前騰訊產品經理，6年AI實戰經驗，9年互聯網背景，微信公眾號/知乎/在行ID「hanniman」，飯糰「AI產品經理大本營」，分享人工智慧相關原創乾貨，200頁PPT《人工智慧產品經理的新起點》被業內廣泛好評，下載量1萬+。