学完如何进阶AI产品经理

以下是AI产品经理从学习到进阶的系统化路径，结合技术深化、实战项目、职业规划三个维度，整合了行业专家的实践经验169：

一、技术能力深化阶段

算法理解升级

掌握主流模型架构：重点研究Transformer、GNN等前沿模型，理解其在推荐系统/风控场景的应用差异

学习模型优化技巧：包括知识蒸馏、量化压缩、Prompt Engineering等工程化能力

数据工程能力构建

搭建数据闭环：从数据采集→清洗→标注→特征工程→模型迭代的全流程设计

掌握MLOps工具链：使用Kubeflow、DVC等实现模型持续部署

二、实战项目进阶路径

行业解决方案设计

参与垂直领域项目：如金融反欺诈系统、医疗影像诊断平台等，需完成需求分析→技术选型→AB测试的完整闭环

案例示例：设计智能客服系统时，需平衡准确率（技术指标）与响应速度（用户体验）

MVP开发实践

使用Cursor/Gradio快速搭建原型：3天内完成从数据准备到Demo演示的全流程

典型项目：构建行业知识库问答系统，需整合LangChain框架与企业私有数据

三、职业跃迁关键策略

作品集打造要点

技术博客：撰写《大模型在电商场景的冷启动策略》等深度分析文章

GitHub项目：开源可复用的Prompt模板库、模型评估工具包

求职策略优化

简历设计：突出技术深度（如”优化BERT模型推理速度30%“）与业务价值（如”提升用户留存率15%“）

面试准备：重点准备技术选型答辩（如为什么选择GNN而非CNN处理社交网络数据）

行业人脉拓展

参与AIGC开发者大会：重点关注模型微调、伦理治理等前沿议题

加入PMCAFF等专业社群：定期参与技术方案评审会

四、持续学习体系

技术跟踪机制

每周精读arXiv顶会论文：重点关注ICML/NeurIPS的创新应用方向

订阅Google AI Blog等技术专栏

商业敏感度培养

参与产品商业化设计：如设计模型API定价策略、构建开发者生态

案例学习：分析OpenAI的商业模式演进路径

建议优先选择2-3个垂直领域深耕（如金融科技/医疗健康），通过参与开源项目（如Hugging Face）积累实战经验。当具备3个完整项目经验+2篇技术文章时，可重点投递大厂AI中台或创新业务线岗位。