建筑→AI产品经理

本科：2019-2024 重庆大学 景观

硕士：2024-2025 伦敦大学学院 城市空间科学

实习经历: 

2023.12-2024.03 壹场 AI产品经理实习生

2024.06-2024.09 字节跳动 AI创新业务实习生

OFFER：

百度 AI大模型产品经理

转行始末

1. 想要转行原因以及开始转行的时间

2022年末大三准备留学阶段，意识到房地产行业大环境差，并不想进入设计院/地产，想要彻底跳出去。所以双线并行，在留学方面选择数据科学相关专业，在实习方面从小厂做起，不断寻找实习机会。

2. 行动时间线规划

2022年末车企产品实习——2023年末AI独角兽产品实习——2024年字节AI创新业务实习——2024年百度大语言模型产品offer

留学准备：自2022-2024，自学机器学习数据分析，diy项目论文，收到港大/新加坡国立/UCL/曼大数据科学，城市数据，gis等一系列专业offer，最终选择UCL城市空间科学专业。

3. 转行中遇到最大的困难和卡点

如何获取第一份AI产品的实习：AI独角兽壹场专注于基于LLM的视频智能编译剪辑，要求对于LLM技术架构，多模态以及prompt工程有相关了解。在面试前我通过系统性的网课学习、知识点总结以及模拟面试顺利拿到offer。

工作中的启动落后：我是非计算机背景出身，在技术知识层面有天然的劣势。能力的局限性会给带来更多的dirtywork。解决现状的方式是证明自己的价值，改变mentor对你的看法。通过对团队内知识文档的学习，对于日常工作的总结复盘以及和mentor的请教沟通，顺利在后期开始参与重点工作。

焦虑：小红书/论坛的大神通常三段大厂实习起步，更有甚者八段。peer pressure是双刃剑，我认为它可以是很好的动力。但这并不意味着需要拼命刷实习，而是应该把项目以及工作内容拆解细分理解透彻，刷新有用的实习内容，这才是面试的底气。一段大厂实习照样可以拿到满意的offer。

字节免费餐食

加班夜晚

八号桥附近的酒吧

字节工牌

产品生成的数字分身

 

2. 和导师沟通过程的领悟

简历层面。star法则让项目实习经历能够清晰的呈现在简历上，说清楚项目的背景目标、具体的工作内容和带来的收益，这是过简历关的关键。

拆分问题的能力。面试中的追问和压力面必不可少，对于自己的项目内容越清晰越明确就越不容易被问住。多问问自己为什么，对于自己给出的答案进行追问，看看根本原因到底是什么。在面试前准备得越仔细，越细分，面试通过的把握就越大。

3. 自己的思考和方法论沉淀

认知的迭代。产品的0-1成功的核心要素是认知超越竞品，单纯的模仿和针对竞品的体验优化只能领先一时，不能beat对手。

通用能力的迁移。和B端不同的是，C端产品经理的通用能力是可以知识迁移的。不断打磨自己的产品思维，认知思维，在不同垂类都可以胜任。

结构化思维。以解决问题为导向，我要解决谁的问题？为什么要解决？解决后有什么收益?问题的优先级如何？相信我，熟悉结构化套路对你写prd大有裨益。

offer

转行之后的改变

现状：在伦敦享受最后几个月的学生生活，收到offer后压力锐减，专注于学一些感兴趣的方向，在晴天时和朋友一起愉快玩耍。

码头夕阳

白崖风光

泰晤士河

海德公园

宝藏小店

阳光

给想转行的小伙伴的小建议

保持适当的焦虑，脚踏实地，首先要获得第一份实习，做好第一份实习。干中学嗷！

利用资源，多学多听多请教。

致谢

感谢让我0-1入行产品，让我拉齐信息差，更够让我比较顺利的获得实习offer，为接下来的秋招offer打下坚实基础。

感谢父母，在转行这条路上给我提供支持，无论是留学还是实习，给我提供非常坚实的保障。

感谢自己，在1-100这条路上持续学习，恶补技术知识，巩固产品思维，提升表达能力，增强应用领域。百度的四轮面试凭借自己的过往基础和准备也是顺利通过，感谢自己，希望未来可以保持一颗谦逊求知的心，持续进步。

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集***

👉获取方式：
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