背下来你就是AI产品经理顶级天花板！！！

今天先给你一个全景图，把主流「技术岗」一次说清，再给出学历/能力门槛从低到高的排序，方便你选方向。一、除了研发/开发/算法，还有哪些技术岗？测试/质量类测试工程师（功能、自动化、性能、安全）、SDET、QA、测试开发。运维/交付类运维工程师、SRE、DevOps、配置管理、技术支持、系统集成、实施工程师。数据类数据分析师、数据工程师、数据仓库、ETL、数据治理、数据产品经理（偏技术）。安全类信息安全工程师、渗透测试、安全开发、安全运维、合规与审计。硬件/嵌入式/物联网嵌入式软件/硬件工程师、FPGA、芯片验证、驱动开发、射频、PCB、汽车电子。网络与通信网络工程师、网络架构师、通信协议开发、VoIP、5G。产品技术类技术产品经理（TPM）、解决方案架构师、售前/售后技术支持。新兴/交叉类AI 系统工程师（偏工程落地）、MLOps、AIGC 提示工程师、AR/VR 开发、区块链、隐私计算、量子计算等。二、学历 & 能力门槛从低到高（行业普遍共识，非绝对）【注】同一梯队内部会因公司级别、业务场景不同而有浮动，但整体排序如下：技术支持 / 实施 / 系统集成学历：大专起步即可；能力：熟悉产品、懂网络/操作系统基础、沟通能力强。运维 / 网络 / 测试（初级功能测试）学历：本科可，大专也有机会；能力：掌握 Linux、脚本语言、基础网络或测试理论。数据分析师 / ETL / 初级数据工程师学历：本科需理工科背景；能力：SQL+Python、常用可视化、统计学基础。研发 / 开发工程师（业务后端 / Web / 移动 / 前端）学历：本科是主流；能力：扎实编程语言、数据结构、系统设计、项目经验。嵌入式 / 驱动 / 硬件开发学历：本科及以上；能力：C/C++、操作系统原理、电路知识、芯片手册阅读。安全工程师（应用/系统/渗透）学历：本科及以上；能力：代码审计、漏洞原理、逆向、安全开发，实战要求高。高级数据工程师 / 数据架构 / MLOps / 大数据平台学历：本科起步，硕士常见；能力：分布式系统、性能调优、数据建模、机器学习工程化。算法工程师（传统机器学习、深度学习、NLP、CV、AIGC）学历：硕士是敲门砖，博士比例高；能力：数学基础、顶会/顶刊、算法创新、大规模训练、业务落地。

时长30多分钟1.自我介绍2.项目＋实习拷打3.有无跨部门合作，同事之间意见不合怎么处理4.AI产品经理与传统产品经理的不同5.你认为你做AI产经有什么优势6.若负责美团 AI 搜索，你的思路是什么7.能不能提前实习，最快到岗时间

全程大概40分钟1.中文面项目面，会追问项目细节一些项目推进的经验问题2.英文面英译中（没有字幕，基本没听清说的是啥，就听懂中间一句）读英文（有字幕）英语提问一些生活观点（如何保持友谊长久）

一面（业务面，30分钟）1.自我介绍2.如何解决用户反馈内容审核误审率高3.如何处理文化差异导致的误判4.如何衡量一个新上线的申核策略是否有效5.优化UGC内容的审核效率从哪些维度去设计方案？6.技术团队认为你的需求实现成本太高你会如何应对和优化？7.你认为字节对比其他同类内容安全平台的优势在哪？9.未来职业规划二面（业务面，40min）尽量回忆，有些记不住了1.   如何理解内容安全在国际化产品中的战略价值？结合TikTok说明2.   针对敏感内容如何设计审核规则，举一些案例3.   大模型审核与传统规则引擎的优劣势分别是什么4.   如何在保障安全的同时 减少对正常用户创作的干扰5.  ...