自今年初开启 AI 产品经理招聘工作以来，历经上千份简历筛选与百余人面试，在近距离接触 AI 人才市场后，不仅见证了从业者的多样状态，也对 AI 产品岗的人才现状、技术认知差异及行业发展趋势，形成了一系列深入且真切的感知与思考。

从今年年初至今，我在负责团队的 AI 产品经理招聘，前前后后筛了上千份简历，面试聊了一百多位候选人。这段日子像在 AI 产品的人才市场里逛了趟大集，见了形形色色的从业者，也攒了些掏心窝子的观察想跟大家念叨念叨。

最直观的感受是，真正懂大模型技术的人太稀缺了。 好多候选人简历上写着 “熟悉 AI 产品设计”，聊起来才发现，大多停留在调调 prompt、用用 API 接口的层面。

有次面试一个候选人，问他 MCP 和 Function Call 的区别，他愣了半天说 “都是调用工具吧”；还有人讲不清楚 RAG 怎么落地到产品功能里，更别说把 Transformer 这种底层技术转化成用户能感知的价值了。

但这事儿也不能全怪候选人。AI 技术迭代太快了，尤其是大模型这波浪潮，半年就冒出一堆新东西。去年还在聊单轮对话优化，今年就得琢磨多 Agent 协作；前阵子刚弄明白推理模型，转头就要研究语言模型和推理怎么融合。

这种节奏下，别说产品经理，连算法工程师都得天天追论文，能跟上技术演进还能落地成产品的，确实是凤毛麟角。

聊得多了，发现个挺有意思的现象：八成候选人做的都是 “AI 增强” 产品，真正敢说自己做 “AI 原生” 的没几个。

前者说白了就是给传统产品加个智能插件，比如文档工具加个自动摘要，电商平台搞个智能推荐，确实能提效，但本质还是 “人用工具” 的逻辑。

而 AI 原生产品得彻底换思路，比如让多智能体自主协作处理任务，这种设计不仅需要打破业务、产品、算法之间的墙，还得说服团队接受 “机器可能比人做得好” 的新逻辑，难度确实大。

有群特殊的候选人让我印象挺深 —— 那些从创业圈回来的。去年 AI 创业热的时候，不少人跳出去单干，今年不少人又回来了。细问原因，大多是卡在两个坎上：要么融不到钱，要么技术迭代太快，小团队跟不上节奏。

有个创始人候选人说，他们团队花三个月打磨的垂直领域模型，刚上线就被大厂的通用模型按在地上打，用户付费率掉得像坐滑梯，最后只能解散团队。

但回来找工作也不容易，要是创业项目没做出亮眼成绩，基本得从基层做起，心理落差确实不小。

大厂出来的候选人也有自己的烦恼。

有位在某大厂待了五年的候选人说，他一直在做内部协同工具的 AI 模块，每天跟数据中台打交道，三年没见过真实用户，想跳槽时才发现，自己连怎么跟 C 端用户沟通都快忘了。

还有人抱怨在大厂像颗螺丝钉，负责的模块永远是 “用户画像优化”“推荐算法迭代”，根本碰不到战略层面的决策，时间长了难免想找个能自己掌舵的地方。

不过话说回来，候选人多了，我的标准确实悄悄提高了。

刚开始看到 “参与过 AI 项目” 就想约聊，后来得琢磨 “是不是核心负责人”“有没有商业化结果”。

有次碰到个简历很漂亮的候选人，大厂背景、AI 项目经验丰富，结果聊到 “你最常用的 AI 产品是什么”，他支支吾吾说不出个所以然，更别提分析产品背后的逻辑了。

这种时候就看得特别清楚：有些人是真钻进去了，有些人只是想借 AI 的风口蹭个热度。

但整体来看，AI 产品岗的机会确实在变多，而且越来越清晰。

去年招人时，岗位描述还写着 “负责 AI 产品设计，要求熟悉大模型技术”，今年再看 JD，分得明明白白：有做 AI 基础设施的，有专门管模型优化的，还有聚焦 Agent 平台、营销智能体这些具体场景的。

上次跟一个候选人聊天，他说之前投简历像大海捞针，现在冲着 “Code Agent 产品经理” 这种明确岗位投，回复率高了不少。

这行业的招聘标准也在变。以前看简历先扫 “会多少技术术语”，现在更在意 “能不能把技术翻译成用户价值”。

有次面一个候选人，他没讲太多算法细节，而是聊怎么说服算法团队调整模型参数，让教育类 AI 产品的错题解析准确率从 80% 提到 95%，最后还算了笔账：就这 15% 的提升，让用户续费率涨了 20%。这种能打通技术和商业的人，现在特别抢手。

最后想说说 AI 面试工具这事儿。

现在不少公司用 AI 辅助初筛，我也试过用工具模拟面试场景，不得不说进步挺快 —— 去年 AI 给的反馈还停留在 “逻辑清晰”“表达流畅” 这种表面评价，今年居然能指出 “你在分析用户需求时漏了下沉市场场景”。

但工具终究是工具，有次一个候选人被 AI 打了低分，我却觉得他对垂直领域的理解特别深，最后反而招了他。

所以真不用太迷信工具评分，AI 能帮你查漏补缺，但代替不了人对行业的直觉和判断。

这段时间面试下来，最大的感受是：AI 产品岗正从 “野蛮生长” 走向 “精耕细作”。

以前是只要沾点 AI 就能找到工作，现在得真刀真枪拼硬实力 —— 懂技术、通业务、能落地，还要有把复杂问题拆解开的能力。

但这未必是坏事，行业越规范，真正想做事的人反而越容易找到自己的位置。

毕竟，AI 产品的战场，最终拼的还是谁能把技术变成用户手里的真家伙。