文章讲述了双非背景的数据产品经理如何通过针对性辅导获得腾讯T8 AI产品经理offer的案例。学员面临学历硬伤、认知断层和表达误区三大问题，通过项目镀金、方法论迁移和话术洗牌等策略提升竞争力。面试过程中需深入理解大模型技术、AI产品全生命周期管理及腾讯云智能业务，展现对AI行业趋势的洞察和产品思维。最终凭借对多模态、RAG、Agent等AI技术的理解，成功通过四轮面试，实现年薪30%的涨幅。
这位同学背景
学员BG（双非二本/信息管理专业），前3年在一家云计算的中厂做数据产品经理，主攻推荐算法落地。去年面过腾讯云的一个产品岗，挂在终面“缺乏中台建设视角”。今年找到我们做求职陪跑，一开始的目标只是想跳同类的中厂，薪资能稍稍涨一些就好，后来通过修改简历，优化项目经历，拿到了腾讯、商汤等大公司的面试机会，蕞终斩获腾讯T8 AI产品经理offer，薪资涨幅也超预期。
核心问题：
学历硬伤：非985/211背景，缺乏同类大厂实习经历；
认知断层：之前只做过功能迭代，不懂AI产品全生命周期管理（特别缺数据闭环设计能力）；
表达误区：把“调参经验”当核心竞争力，没有挖掘到自己的亮点，项目描述太干瘪。
面试辅导：
项目镀金：把小程序推荐算法项目包装成“AI增长引擎项目”；
方法论迁移：用腾讯ISUX设计思维重构需求文档（重点练BRD/PRD差异点）；
话术洗牌：把“我做过”改成“我验证过XX假设，沉淀了XX模型”，增加更多量化表达。
面试结果：腾讯T8 AI产品经理offer，年薪涨幅30%
- 岗位情况
腾讯云智能-AI产品经理
岗位职责
1、负责大模型在应用平台/产品方向的发展规划；
2、负责充分挖掘 多模态、RAG、Agent等相关技术在产品应用中的潜力，探索并落地创新的产品形态和行业解决方案；
3、持续跟进大模型技术的发展趋势，提供专业的技术洞察和有针对性的产品策略；
4、高效协调产品、研发、运营、设计等多团队，确保产品规划的落地实施与持续优化。
岗位要求
1.具备丰富的大模型应用平台或相关产品的工作经验，并有成功落地和规模化推广案例；
2.精通大语言模型、Agent等相关技术，对该技术的发展阶段、技术边界和行业应用有深入理解和专业洞见；
3.出色的团队协作与沟通能力。
3.面试准备
部门介绍（业务了解）：
腾讯云智能致力于将 AI 技术与云服务深度融合，为各行业提供智能化解决方案。其业务涵盖多个领域，如智能车辆调度、知识问答、地图服务等，通过不断升级 AI 产品，推动技术在各大业务领域的深度融合与发展，提升用户综合体验。
AI 产品经理与传统产品经理的区别 ：
技术理解要求：AI 产品经理需精通大语言模型、Agent 等相关技术，对技术的发展阶段、技术边界和行业应用有深入理解，而传统产品经理对技术的要求相对较低。
工作重点：AI 产品经理的工作重点是利用 AI 技术创造创新的产品和功能，解决用户需求，而传统产品经理更侧重于产品的整体规划和管理。
项目流程 ：AI 产品开发过程中，产品经理需特别关注数据质量问题，以及如何处理 AI 技术和人工之间的平衡问题，而传统产品在这方面的要求相对较少。
4.面试复盘
第一轮面试：业务主管一面
辅导内容：岗位考察重点拆解 + 结合简历内容针对性做面试准备；人岗契合度分析 + 个人优劣势分析 + 扬长避短提升面试表现力；常规问题话术优化。
面试内容：面试官是业务leader，时长约50分钟。面试围绕简历和项目展开，详细询问了之前在 AI 产品方面的具体经验，包括产品规划、技术应用、项目落地等。也问到了对大模型技术的理解，以及在实际工作中如何进行技术评估和产品策略制定，偏专业性的问题。
面试问题回忆：
谈谈你对 AI 行业的认识，现有的场景和应用，未来可能的行业机会在哪里？
你如何理解 AI 产品经理的角色，以及你认为这个角色在腾讯 AI 战略中扮演着怎样的作用？
请你谈谈你对当前 AI 技术发展趋势的理解，以及你认为哪些 AI 技术将会在未来几年对腾讯产品产生重大影响？
你曾经参与过什么 AI 产品项目，并详细介绍你在项目中的角色、遇到的挑战以及最终的成果。
你如何看待 AI 产品的伦理问题，以及你认为腾讯在 AI 产品研发中应该如何处理这些问题？
你对未来 AI 产品的发展趋势有什么看法？你认为腾讯应该如何抓住机遇，引领 AI 产品的未来？
你认为一个优秀的 AI 产品经理需要具备哪些关键技能和素质？
第二轮面试：部门负责人二面
辅导内容：
一面复盘：分析可能的顾虑点，如对 AI 技术理解不够深入。
二面注意事项：强调对行业的理解、岗位体系化的沉淀、个人职业规划的底层逻辑。
面试内容：面试官是业务部门领导，视频面试，时长约60分钟。除了一面提到的专业能力外，问了很多关于腾讯云智能业务的理解，以及一些可能遇到的复杂的 AI 产品问题，问的非常深也非常细。
面试问题回忆：
你做的这个 AI 项目使用的最核心的算法是什么？这种算法有哪些优缺点？
对于 AIGC 和大模型了解多少？之前有做过机器学习相关的 AI 产品吗？为什么想做产品经理？
各个主流的深度学习平台的功能差异化是什么？你对这些深度学习平台的评价是什么？
你对多模态 AI 的理解是什么？你认为多模态 AI 在未来的发展趋势是什么？
你认为 RAG 技术在 AI 产品中的应用场景有哪些？
你对 Agent 技术的理解是什么？你认为 Agent 技术在 AI 产品中的应用场景有哪些？
AI 产品的用户体验应该如何设计？请结合你之前的项目经验谈谈你的看法？
第三轮面试：GM面
辅导内容：二面复盘，针对面试官对云智能业务理解上还需要再深入一些；工作链路梳理 + 上下游协同部门工作重点 + KPI 考核方式等 + 个人体系深度梳理 (岗位体系 + 项目体系 + 个人职业规划体系 + 能力模型)。
面试内容：面试官是腾讯云的一个副总裁，视频面试，时长约40分钟。问了一些职业规划相关的问题，然后就是聊对 AI 行业如今市场情况，双方对观点进行了分享，也问了一些之前 AI 产品项目的细节，感觉氛围是比较轻松的。
面试问题回忆：
你认为当前 AI 行业的发展趋势是什么，腾讯云智能在其中扮演着怎样的角色？
请谈谈你对腾讯云智能未来 3 - 5 年的发展规划的看法。
在 AI 产品工作中，你如何平衡短期业绩与长期发展的关系？
在团队合作中，你通常如何发挥自己的领导力和影响力？
你如何看待 AI 产品工作中的合规性和道德标准？
如果有机会为腾讯云智能的 AI 产品流程提出改进建议，你会从哪些方面入手？
你对 AI 产品的商业化有什么看法？你认为腾讯应该如何实现 AI 产品的商业化？
你认为腾讯应该如何推动 AI 产品的创新？
第四轮：HRBP 面
辅导内容：HR 面试的常规问题 + 面试注意事项 + 面试表现力提升 + 腾讯企业文化。
面试内容：面试官是 HRBP，视频面试，时长约40分钟。除了一面提到的专业能力外，问了很多关于腾讯云智能业务的理解，以及一些可能遇到的复杂的 AI 产品问题，问的非常深也非常细。
面试问题回忆：
为什么选择腾讯云智能的这个 AI 产品经理岗位？
你对腾讯云智能业务模式的理解，以及这个岗位在其中的作用。
过往的 AI 产品经验中，有哪些是与腾讯云智能业务相关的？
你如何看待职业发展？为什么要选择跳槽到互联网公司？
你认为自己最大的优势和劣势是什么？这些优势和劣势如何影响你在这个岗位上的表现？
你如何处理工作中的压力和冲突？
你对腾讯的企业文化了解多少？你认为自己能否适应腾讯的企业文化？
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
