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本人女 雙非某文科專業(yè)大三學(xué)生 我們這個專業(yè)就業(yè)前景不太好 但是身邊同學(xué)說自然語言處理算法方向很掙錢 畢業(yè)進(jìn)大廠至少四五十萬 （我要求沒那么高有個二十萬就可以了）我本科學(xué)的就是漢語言這方面 然后我朋友在我們學(xué)校的計算機學(xué)院他說勸我轉(zhuǎn)java 背面試八股文（我背誦能力還可以）多刷題 然后網(wǎng)上買兩個項目 找到月薪過萬的工作還是有可能的 還是應(yīng)該考研考個計算機專業(yè)或者人工智能專業(yè)？我現(xiàn)在有點焦慮 牛友們能給點建議嘛

崗位職責(zé):1、協(xié)助完成部門內(nèi)核心專項報告，并能快速挖掘數(shù)據(jù)，提供方向分析。2、會使用python/nodejs處理線下數(shù)據(jù)，維護(hù)業(yè)務(wù)日報、周報、監(jiān)測告警等。3、使用hivesql提取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，滿足部門內(nèi)部數(shù)據(jù)提取需求。任職資格:1、本科以上學(xué)歷，具有較強學(xué)習(xí)能力;2、熟悉數(shù)據(jù)庫，熟悉SQL、python、 Nodejs等，具有良好的邏輯分析能力。3、善于溝通，工作細(xì)致，責(zé)任感強，實習(xí)時長至少3個月以上。目前只要26屆的，有意向的私聊也可以投遞到郵箱**********，每天都會看工作地點是：北京騰訊總部大樓表現(xiàn)優(yōu)異有轉(zhuǎn)正機會哈#騰訊# #數(shù)據(jù)分析招聘# #微信招聘# #?？虯I配圖神器#

作為一名本科選擇轉(zhuǎn)專業(yè)到計算機，天賦平平的一個學(xué)生，最終也順利在這一年完成互聯(lián)網(wǎng)的通關(guān)?；厥走@一年，從多次面試被拒的低谷，最后很多大廠都開了非常不錯的package，之間經(jīng)歷了太多太多。最近也剛好是暑期實習(xí)投遞的高峰期，借此分享一些自己的小經(jīng)驗。簡歷很重要一份好的簡歷可以迅速讓你脫穎而出，簡歷不僅僅要表達(dá)你做過什么事情，更要用詳細(xì)可以量化的數(shù)據(jù)闡述你項目或?qū)嵙?xí)解決的痛點帶來的收益，需要給面試官呈現(xiàn)你做過的細(xì)節(jié)，比如說不要只寫“負(fù)責(zé)社交媒體運營”，而且“通過優(yōu)化發(fā)布策略，在？個月內(nèi)將粉絲量增長？%，互動率提升？%”，技術(shù)崗?fù)瑯涌梢栽敿?xì)寫實現(xiàn)的細(xì)節(jié)盡早投遞招聘往往快于想象，不要想著暑期實習(xí)5、6月再去面試，也不要想著準(zhǔn)備好了再去，邊面邊準(zhǔn)備永遠(yuǎn)是最有效率的充分利用內(nèi)推這里的內(nèi)推不是指社交平臺上找到的內(nèi)推碼，內(nèi)推碼約等于0作用，真正的內(nèi)推可以找在大廠的師兄師姐或熟悉的人部門內(nèi)有沒有空缺的崗位，可以直推給組長，只有能把簡歷直接給到組長或者h(yuǎn)r才是有用的內(nèi)推不要害怕失敗大廠面試掛人，不一定是自己不優(yōu)秀，招滿人了or面試官風(fēng)格or崗位不匹配都會有可能讓你失敗。及時總結(jié)面試的問題，主動把面試官引入自己熟悉的領(lǐng)域，對于不會的問題也要嘗試說出自己的思考和理解以上經(jīng)驗都是我摸爬滾打總結(jié)出來的，如果有小伙伴想一起交流可以私信我，最后還想說的是，互聯(lián)網(wǎng)不一定是個完美無瑕的地方，秋招是除了騰訊字節(jié)，美團(tuán)、快手、華為、蝦皮、阿里、攜程這些互聯(lián)網(wǎng)都發(fā)了offer，但深入了解后會發(fā)現(xiàn)，各個互聯(lián)網(wǎng)都有自己的風(fēng)格和優(yōu)缺點，有時候合適的組會讓我們當(dāng)牛馬時都會更輕松

1. 技術(shù)理解深度- 普通產(chǎn)品經(jīng)理：側(cè)重業(yè)務(wù)邏輯與用戶體驗，理解基礎(chǔ)技術(shù)原理即可，如前后端協(xié)作。- AI產(chǎn)品經(jīng)理：需深入掌握機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法原理，了解數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練與評估等流程。2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動程度- 普通產(chǎn)品經(jīng)理：依賴用戶調(diào)研與市場分析，數(shù)據(jù)用于驗證假設(shè)。- AI產(chǎn)品經(jīng)理：以數(shù)據(jù)為核心，需主導(dǎo)數(shù)據(jù)采集（如設(shè)計埋點方案）、清洗（處理缺失值與噪聲）及標(biāo)注流程（如醫(yī)學(xué)影像的專家標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)），且需評估數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型效果的影響。3. 開發(fā)流程- 普通產(chǎn)品經(jīng)理：遵循傳統(tǒng)敏捷開發(fā)，需求明確后推進(jìn)開發(fā)（如功能優(yōu)先級排序）。- AI產(chǎn)品經(jīng)理：需管理不確定性較高的AI開發(fā)周期，例如：- 模型實驗階段：設(shè)計對比。- 迭代模式：采用「數(shù)據(jù)-模型-反饋」閉環(huán)。- 冷啟動問題：規(guī)劃數(shù)據(jù)積累策略。4. 風(fēng)險評估維度- 普通產(chǎn)品經(jīng)理：關(guān)注市場風(fēng)險（如競品功能）或技術(shù)實現(xiàn)風(fēng)險（如開發(fā)周期延遲）。- AI產(chǎn)品經(jīng)理：需額外應(yīng)對：- 算法偏見：設(shè)計公平性評估指標(biāo)（如不同性別用戶的推薦覆蓋率差異）。- 模型可解釋性：在金融風(fēng)控等場景需提供決策依據(jù)（如SHAP值分析）。- 數(shù)據(jù)合規(guī)：確保符合GDPR等法規(guī)（如用戶數(shù)據(jù)的匿名化處理）。5. 協(xié)作團(tuán)隊角色- 普通產(chǎn)品經(jīng)理：主要對接開發(fā)、設(shè)計、運營團(tuán)隊。- AI產(chǎn)品經(jīng)理：需深度協(xié)同數(shù)據(jù)科學(xué)家（如特征選擇方案）、算法工程師（如模型壓縮部署方案）、數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊（如制定標(biāo)注SOP）。6. 效果評估指標(biāo)- 普通產(chǎn)品經(jīng)理：關(guān)注業(yè)務(wù)指標(biāo)（DAU、轉(zhuǎn)化率）。- AI產(chǎn)品經(jīng)理：需兼顧技術(shù)與業(yè)務(wù)雙重指標(biāo)。 #聊聊我眼中的AI#  #?？图钣媱?  #產(chǎn)品經(jīng)理#  #聊聊我眼中的AI#  #AI產(chǎn)品經(jīng)理# #牛客AI配圖神器# #?？虯I配圖神器#