想找产品/运营，求帮忙改简历～

上周hr面完也没有发英语测评，想知道有人oc了吗

1、产品经理分B端和C端，B端产品经理需精通业务流程（如 ERP、CRM 系统），而 C端更侧重用户体验和增长策略，选择一个领域后续转行也是不太容易的，所以要选择自己感兴趣的领域去做2、AI产品经理本质上 是产品经理+AI思维；首先要具备产品经理的业务思维，在叠加AI相关知识，将AI赋能业务，去重构产品；报班什么的都是割韭菜，先找个产品实习做一做3、避免 “工具人” 陷阱：现在AI产品很多都是需要先标注数据的，如果你实习短短3个月都是标注数据，那真的没有必要去做❌面试时需要明确问：入职以后负责什么、团队的产品工作流程是怎样的！4、新兴领域的求职机会：AI、出海；当前所有的业务都要搞AI，所以需...

1. 技术理解深度- 普通产品经理：侧重业务逻辑与用户体验，理解基础技术原理即可，如前后端协作。- AI产品经理：需深入掌握机器学习、深度学习等算法原理，了解数据预处理、特征工程、模型训练与评估等流程。2. 数据驱动程度- 普通产品经理：依赖用户调研与市场分析，数据用于验证假设。- AI产品经理：以数据为核心，需主导数据采集（如设计埋点方案）、清洗（处理缺失值与噪声）及标注流程（如医学影像的专家标注标准），且需评估数据质量对模型效果的影响。3. 开发流程- 普通产品经理：遵循传统敏捷开发，需求明确后推进开发（如功能优先级排序）。- AI产品经理：需管理不确定性较高的AI开发周期，例如：- 模型实验阶段：设计对比。- 迭代模式：采用「数据-模型-反馈」闭环。- 冷启动问题：规划数据积累策略。4. 风险评估维度- 普通产品经理：关注市场风险（如竞品功能）或技术实现风险（如开发周期延迟）。- AI产品经理：需额外应对：- 算法偏见：设计公平性评估指标（如不同性别用户的推荐覆盖率差异）。- 模型可解释性：在金融风控等场景需提供决策依据（如SHAP值分析）。- 数据合规：确保符合GDPR等法规（如用户数据的匿名化处理）。5. 协作团队角色- 普通产品经理：主要对接开发、设计、运营团队。- AI产品经理：需深度协同数据科学家（如特征选择方案）、算法工程师（如模型压缩部署方案）、数据标注团队（如制定标注SOP）。6. 效果评估指标- 普通产品经理：关注业务指标（DAU、转化率）。- AI产品经理：需兼顾技术与业务双重指标。 #聊聊我眼中的AI#  #牛客激励计划#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #AI产品经理# #牛客AI配图神器# #牛客AI配图神器#

春招第一批笔试，半个小时全a（做过的都知道有多简单），盼星星盼月亮的等待约面，今天一看笔试未通过，没有hc可以不捞，这不纯浪费时间😅😅