26届实习-某深圳小厂-ai智能座舱产品实习生

入职开水团成为产品校招生已经快小半年，复盘这段高强度成长期，深刻体会到学生思维与职场要求的鸿沟，作为新人难免经历认知重构的阵痛期。因此记录一下我landing期间踩过的各种坑，供各位牛油参考：⚠️新人经常踩坑的场景1️⃣ 畏惧跨部门沟通：常常在群聊里文字讨论三小时未达成共识，实际拉会/线下见面五分钟解决——因对直接交流/沟通有畏难心理，陷入低效文字拉锯；2️⃣ 需求理解错位：交付任务时发现与mentor预期南辕北辙，返工成本远超执行时间；3️⃣ 事项处理延迟：因惧怕打扰忙碌的mentor搁置待办，反而引发协作方投诉。……✍️ 我的经验第一，沟通讲效率。能当面聊就别打字，几句话能说清的事，文字掰扯半天还容易误会。被质疑时，会直接问“现在方便对一下吗？”快速对齐。自己对接需求前，一定先想透：为什么改？核心步骤是什么？可能被问什么？心里有谱才能讲明白。第二，接活要问透。收到任务别光记，立刻搞清楚：谁要结果？做成什么样？哪天要？不确定就直接问：“我理解是...对吗？”比如给设计的文档要讲清界面怎么交互，给开发的得说明功能逻辑。执行中紧盯关键结论和时间点，重要共识当场文字确认（比如“结论：采用方案B，@张三周三前提交文档”），有风险早汇报（“进度落后了，卡在X点，可能延期”）。 工作留痕方法论可见主包之前分享的《📒校招生血泪第一课：工作留痕，保护自己！》第三，求助有方法。Menter忙，但该问还得问。关键是自己先理清：现状是啥？卡在哪？试过啥办法？再去问：“现在情况是X，问题出在Y，您看下一步怎么走？”简单问题多问同批实习生或组里年轻同事，吃饭闲聊时就能解决。核心就一条：把事情想在前头，信息理清楚，沟通抓重点。踩坑不可怕，犯错永远是新人最快的成长路径。

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，美国TOP100计算机本科，回国就业一路全是外包，还能进国内大厂吗？创业、技术、管理该选哪条路？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：教育经历：美国top100本科读计算机，学校里一直梦游，没有实习只有一个小小的python项目。C++，python，前端全都会一点点但是啥都不精，完全不知道应该往什么方向发展。2020年回国受到吴恩达影响自学了1年机器学习。之后去了一个中厂做了1年数据分析(经典百万留学回国几千那种段子)得到了一些算法/机器学习数据分析的项目经验。之后去外企银行外包干了3年机器学习的...

准备以后使用牛客记录我的AI产品转型过程，预计就是每天使用动态记录我的学习过程，然后定时把这些总结成文章作为输出。个人情况：曾有多段产品实习，后因多种原因，现在在一家地产国企做产业研究，但是始终发现自己还是更喜欢做产品，并且在国企期间也有意无意在运用产品知识优化业务流程，遂动了想回互联网的想法，但基于我现在的判断，互联网现在已经并不是一个很好的转行方向了，一是卷，二是ai的发展，三是这十几年的狂飙留给传统互联网的机会已经越来越少了。同时，ai或者说大模型这波浪潮，带给人很丰富的想象力，是真的让我看到了未来，于是想往ai产品方向转。学习思路：当前报了两光年的产品课，准备跟着他们学习，同时自己开始学习产品的基础知识以及智能体开发，后续的动态也将围绕这三段展开：AI产品、产品基础、智能体开发。欢迎有志同道合的伙伴多与我沟通交流。

7月3日，百度放出37个岗位，本次秋招来自百度多个事业部招聘，岗位base覆盖7大城市：北京（总部/核心）、上海、深圳、广州、成都、大连、杭州。产品岗位涵盖技术类产品经理：AI/大模型产品经理、策略产品经理（需技术背景）；业务类产品经理：商业产品经理、产品运营；专业能力要求专业背景优先专业：计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、电子工程89；技术能力：需理解算法（机器学习/NLP）、大数据处理、云计算基础；部分岗位要求编程能力（Python/Java）；核心素质技术洞察：能沟通AI模型优化（如大模型评估标准制定）市场分析：用户需求挖掘、竞品策略研究创新落地：将AI技术转化为产品功能（如智能...