#xx岗简历求拷打#
运营简历最容易被刷的 6 个死穴:
1. 只写做了什么,不写结果
例:负责公众号、短视频、活动执行 → 零分
2. 数据太虚/假大空
例:提升曝光、增加流量、优化内容 → 等于没写
3. 全是打杂描述
例:整理素材、排版、回复评论、协助运营
4. 没有体现“运营思维”
只会执行,不会策划、复盘、增长
5. 不提工具
不会写 AI、剪映、数据分析、后台操作
6. 和岗位不匹配
投内容运营写一堆销售经历
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最近两周学会的:了解什么是 benchmark,怎么做测评集数据。写 prompt 给模型生成的答案打分。学会了怎么排查一些基础的agent bug。看用户负反馈,先看调用链路,再看输入输出,最后怀疑人生。记录一些新思考:1️⃣ 别怕问问题首先摸清楚究竟应该做什么,哪些事情的优先级更高。如果搞不清楚可以问 mentor,了解具体情况。把一些基础的概念理清楚,后续会少犯错。可以在便签上记一下哪些业务找哪些负责人,这样协作起来会更高效。还有一个 i 人地狱的行为,就是我发现如果协作方没回消息可以直接去他座位上找他,沟通效果会更好。啊啊啊啊我虽然是 e 人,但是这种场合真的会变成 i 人。2️⃣ 建立术语词典把每天听到的新词记下来,不用追求技术深度,但要理解业务含义。比如虽然不懂搜索调用了哪些技术,但要清楚为什么这么做。最近发现一些反馈是用户觉得搜索时效性差,反推逻辑是:模型不能在每次用户提问的时候都开搜索,这样会浪费一些算力资源,所以需要在前置开个意图判断的小模型预判用户问题需不需要搜索,简单问题直接让大模型回答,只有涉及实时信息、专业知识或不确定内容时才调用昂贵的搜索功能,节省搜索成本,并且提高回答速度。后续可以记录这些 case 做优化。3️⃣写 bug 日记每遇到一个bug,不要只满足于解决,要记录下来:现象是什么、原因是什么、排查路径是什么、怎么避免的。有相似情况就不用找开发去再排查,一些简单的 case 也能自己 debug。4️⃣找到自己的价值刚开始会感觉有些无法融入,周围人说话有点像听天书。全是做技术的,做模型产品运营和功能产品运营不太一样。公司的产品就是模型,所以很多事情就是在做模型本身的优化,要学很多东西。后面也逐渐觉得,虽然文科生没有技术背景,但是也能做用户洞察,做创意策划。保持对人的好奇、对故事的敏感、对体验细节的执着,这些也是很稀缺的能力。0经验的同学可以试试先做一段普通产品运营岗慢慢转。找那种急招或者招人比较多的实习;还有一种方法是在传统业务中做一些 AI 工作,在简历里强调这段经历。
掌握什么AI技能,会为你...
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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
掌握什么AI技能,会为你...
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