想转行到toB产品经理 求建议

我自己是985本英专在读，从大二下学期开始接触AI，大四的时候秋招成功拿到了三家大厂的AI产品经理offer。相信大部分同学和我一样，在刚开始学习AI相关知识的时候，一直在犹豫是否要从代码开始，学c语言、学Python，陷入了似乎只有学计算机才能懂AI的困境。其实直到现在，不借助任何工具，我自己也不能成功写出超过10行代码，但我可以在几小时内利用各种AI工具vibe出一个软件产品出来。转行AI，不会写代码其实真没事，关键是你是否具备这些AI技能！工具应用层（最基础，必须会）能用AI工具完成实际任务，比如用VibeCoding工具（Cursor、ClaudeCode等）把产品idea跑通，用Gemini/Claude做信息拆解、文档撰写、竞品分析等。技术认知层（不用会做，但要听得懂）理解主流AI技术的原理和边界，比如大模型是怎么工作的、agent的底层逻辑是什么、RAG和fine-tuning的区别在哪。不需要手写代码，但要能和技术团队对话，判断一个需求技术上是否可行。产品能力层（核心竞争力）懂用户需求、会拆解产品逻辑、能写清晰的PRD，这些是传统PM能力，但在AI产品里需要叠加对AI能力边界的判断——知道哪些场景适合用AI解决，哪些不适合。行业认知层（持续积累）保持对AI行业动态的敏感度，了解主流模型、工具、竞品的最新进展。当然，在日常看到一些AI资讯的时候，少不了接触各种晦涩难懂的技术术语。我的方法就是碰到一个不懂的直接丢给gemini让他讲，直到自己看明白，一点点日积月累，就能慢慢掌握“技术”的理解。

我第一家实习的公司是一家中小型的软件开发公司，主要为企业提供定制化的 Java 开发解决方案。虽然公司规模不大，但技术团队充满活力，注重技术创新和团队合作，给我提供了一个非常实用的学习平台。虽然公司在行业中的知名度可能不如一些大型企业，但其注重实用技术和客户需求的能力，让我在实际项目中学到了很多。对于我来说，这段实习经历虽然起步较为简单，但却为我的职业发展打下了坚实的基础。

技术类——要求最高，门槛硬核算法工程师是要求最深的岗位，需要扎实的数学基础（线性代数、概率统计、优化理论）、熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架，还要能从零实现和改进模型。机器学习、计算机视觉、NLP等细分方向各有专精要求，通常需要硕士甚至博士背景。AI开发工程师相对偏工程侧，更强调用AI能力落地产品，比如搭建AI平台、数据中台、模型部署等。编程能力要求极高，但对算法原理的深度略低于算法工程师。高级数据分析师介于两者之间，需要懂统计建模和机器学习，但重心在从数据中提炼业务洞察，对前沿深度学习研究的要求相对低一些。管理类——要求"够用"，贵在懂业务AI项目经理、产品经理这类岗位不需要亲自写代码或训练模型，但必须能听懂技术团队说什么、能判断方案可行性、能和技术侧有效沟通。图中的能力要求也印证了这一点——了解算法原理、有项目经验优先。

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