商汤【27届校招】AI 产品经理-大装置
校招全职产品经理地点：北京 | 上海状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 1 应届本科或硕士毕业生，具备较强的逻辑分析能力、结构化表达能力和学习能力。 2 对 AI 产品、大模型应用、企业智能化、Agent、RAG、知识库问答等方向有浓厚兴趣，愿意持续学习新技术并思考其产品化价值。 3 具备较好的产品文档能力，能够输出需求文档、流程图、原型图、竞品分析、方案说明和项目汇报材料。 4 具备一定动手能力，能够使用低代码工具、Prompt、API、Python、Streamlit、Gradio、Cursor、Claude Code、Codex 等工具进行简单原型验证者优先。 5 具备良好的沟通协作能力，能够在业务、产品、算法、工程和客户之间进行有效信息转化。 6 具备基础数据分析能力，熟悉 Excel、SQL、Python、BI 工具或数据看板者优先。 7 有 AI 产品实习、ToB 产品实习、行业…
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包括英文材料
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
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