微软实习生招聘

目前大一，正在进行一段小小厂AI产品实习生可社媒刷着刷着总感觉自己学历没资格进入这个赛道求问接下来如果希望本科就业，继续考虑产品岗会不会有问题

在牛客运营同学的热情邀约下，接着写下一篇分享 深度拆解：如何系统介绍你的第一个AI实习项目？这是所有面试的开场白，也是决定“生死”的45分钟里最关键的前10分钟。很多同学讲得口干舌燥，但我听完却是一头雾水。作为面试官，我问这个问题到底想看什么？业务Sense： 你知不知道为什么要写这个Prompt/做这个Agent？是为了解决什么业务痛点？技术理解力： 你对大模型的边界清不清楚？是盲目调用API，还是懂一点RAG、微调的底层逻辑？产品闭环思维： 做了之后效果如何？你怎么衡量好坏？避坑指南：千万不要只说“我写了多少条提示词”、“我搭建了几个工作流”。这叫“劳动力输出”，不叫“产品思考”。推荐回答...

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。

现在市面上title是AI产品经理的岗位很多，也有很多title不是AI产品经理但工作内容和AI产品经理相关的，所以我浅浅总结梳理下现状～给想找工作的朋友们一个参考。1.大模型（基座模型）Title不一定是AI产品经理，可能是大模型产品运营、大模型策略产品经理等等。JD一般是和算法团队、数据标注团队协作，运用pe手段提供高质量数据、大模型测评、制定模型策略等等。数据形式有文本的，也有多模态的。据我观察，大模型方向的AI产品经理未来可能会把传统pm的角色砍掉，由产运承担pm的职责。另外，如果是负责AI数字人的话（律师、咨询师、客服、分身等）title也可能是AI对话/内容生成方向，JD内容也多是提供高质量数据、评估模型效果。2.行业+AI产品经理Title一般是AI产品经理。挖掘llm在物流、跨境电商、金融、法律等行业中的应用场景，达到降本增效的目的。需要负责AI功能的创新与优化、市场分析、用户需求调研、推广、项目管理等工作。需了解大模型底层原理、agent、workflow、pe等知识。这种是我个人觉得最有前景的方向了。3.产品+AI功能Title也是AI产品经理，但是负责内容不涉及模型调优部分，和传统的产品经理区别不大，主要负责产品中的AI功能的交互设计、项目管理等。传统PM可以尝试下，毕竟对AI部分要求不高，更多还是要求会画原型图、写PRD之类的。大致分为以上三类，欢迎各位牛油补充。最近的行情不太好，出来找工作的人很多，僧多粥少，很多人面试了几家也没有什么好的offer。别灰心，没有offer不代表你不优秀，更可能是因为经验不匹配。多找几家，好事多磨，总会遇见适合自己的