35岁产品经理被裁后如何成功转型AI领域：真实求职经历与经验总结
今天的分享来源于一位读者的投稿，他希望通过此文感谢之前获得的求职帮助，同时也对自身近期的求职历程做一次梳理与总结。正文内容如下：
我是一名专注于直播领域的产品经理，一位拥有十年经验却始终未踏入头部大厂的“资深从业者”。我的职业生涯贯穿了直播行业的诸多环节：从面向消费者的前端产品到服务内部的后台系统，涉及用户运营、增长策略、营收变现、电商融合、游戏联运、内容审核乃至灰色产业对抗等领域，我几乎都有所涉猎。
尽管未曾进入如BAT般的行业巨头，但我内心始终怀有一份自信：倘若置身其中，胜任P8级别的岗位或许力有不逮，但对于P7层级的职责可谓游刃有余，应对P6的工作更是驾轻就熟。然而现实是，我的薪资水平长期徘徊在相当于大厂P5的区间。
时光飞逝，纵然对自己能力深信不疑，也难敌岁月流逝。转眼间便步入了35岁的门槛，而中年危机的浪潮，竟如此真实且猛烈地袭来。
今年五月，前公司按季度执行的裁员计划，终于轮到了我。彼时，团队内仅余三名孕妇与两位“嫡系”成员，那些曾被我的“内卷”能力所影响的同事，早已先我一步领取了离职补偿。 因此，对于这个结果，我早有心理准备，并提前通过相识的HR与猎头开始物色新机会。
然而，我的工作履历在求职市场上却显得颇为尴尬。年近四十，在互联网行业上一轮红利期并未积累下足够资本，如今若期望薪资有所上浮，更是难上加难。即便只求平薪，也仅有头部互联网企业的资深岗位能够匹配，但大厂显然更青睐拥有三至五年经验的年轻从业者（当然，这些年轻人在迈过三十岁后，其简历价值也会逐渐衰减）。
中型公司的团队负责人岗位或许也能满足薪资要求，但我管理经验相对欠缺，又缺乏顶尖大厂的履历背书。作为一个既无深厚背景又无耀眼履历的“空降兵”，很难获得老板的充分信任。至于小型公司，除非是老板极为信任的心腹或最能创造价值的干将，否则他们为何要用一个小型团队的预算来雇用我一个人呢？
因此，自2023年起，我便将下一个可能产生行业红利的方向锁定在人工智能领域。不过，我出身纯文科背景，要从头系统学习AI，理解其基础原理尚不算艰难，但若要深入钻研数学模型与算法，其难度堪比转行成为软件工程师。
于是，我只能将目光聚焦于AI的应用层，寻找切入机会。从2024年到2025年，在前司工作期间，我也有意识地向这个方向转型，主导推进了几个AI项目。这些AI应用层面的实践经验，成为了我简历上的加分项。但真正到了面试环节，雇主愿意采信多少，又是另外一回事了。
分享两次印象深刻的面试经历。第一次是面试一家直播出海领域的头部公司，面试官（产品总监）开门见山地提问：
“你说你对AI产品感兴趣，公司层面也可以提供支持，毕竟纯粹执行类的产品工作，想必你也看不上。那么，你具体想做什么项目？你能为团队引入哪些资源？又预计能为公司创造多少价值？”
我表面维持着笑容，内心却想：倘若我手握成熟项目、拥有独特资源并能预判可观价值，又何必来贵公司应聘呢？ 最终，这场面试因没有合适的岗位匹配而不了了之。
另一次面试来自一家颇具声量的新兴AI公司，经由猎头推荐，实现了“直接与老板对话”。这位创始人是我曾任职大厂的前高管，在兑现股票期权并依托原有资源后，独立开启了新项目。
然而，实际体验其主打的AI助手产品后，我很快发现了问题：作为一款面向消费者的产品，开发两三年后仍未能起到有效的“助手”作用，更像是一款为融资而设计的“VC导向型”产品。到了2025年，产品换用了Deepseek的模型，算是全面拥抱国产大模型，虽然降低了成本，但核心竞争力仍建立在模型的基础能力之上。
在反复沟通的面试过程中，老板显然清楚自己项目的缺陷，而我也洞察到了其中的“猫腻”。双方心照不宣，对方主要在用各种说辞进行搪塞，例如声称不担心融资问题等。这些冠冕堂皇的话术背后，结果显而易见——面试无疾而终。
后续还经历了一些其他面试，但全部没有下文。
离职三个月后，我的心境从一开始“终于可以好好休息”的松弛，逐渐转变为“赔偿金即将耗尽，工作尚无着落”的焦虑。我开始紧急复盘：为何总是无法找到合适的工作？
最终的结论或许是：虽然积累了一些AI项目经验，但知识体系仍不够系统，处于一知半解的状态，想要寻求突破也找不到明确方向。于是，我想到了向昔日同事叶小钗请教（他在AI领域似乎颇有建树）。
小钗曾是我在B站工作时的同事，过去合作愉快，也是我长期关注的公众号博主。他的职场见解对我过去的职业发展助益良多。他较为幸运，较早涉足AI项目，并在其中扮演了关键角色，完成了一次非常成功的转型。
因为是旧识，我们的交流直截了当。他没有谈论虚幻的概念，而是从自身经历出发，特别是从一次失败的创业实践中总结经验。因此，这次交流收获的内容非常务实，对寻找AI相关工作极具指导意义。
其核心观点与他过往阐述的类似：简单的AI项目（预算千万以下），能分享到的红利有限；而复杂的AI项目（预算达到亿级规模），其全貌通常只对极少数核心成员（3-5人，甚至更少）开放。原因很简单：公司投入巨大资源形成的知识资产，不会轻易让外人掌握。
具体到工作内容，可以划分为不同层级：
- 整体架构设计：涵盖AI工程、数据工程及两者间的协同，这是公司核心知识产权的体现；
- 模型调优：涉及后训练、RAG等深度技术应用，通常是项目的核心策略，属于架构之下的工具技术层操作，也是面试中的重点考察领域；
- 提示词工程：细化到各业务模块的标准作业流程编写，是公司业务逻辑的具体化呈现；
- 数据工程的具体实施：针对特定板块的详细数据验收，一般在基础架构验证完成后进行，需协同各领域专家收集AI工程所需数据，构成了项目的数据壁垒；
- 模型测评：涉及行业AI应用评测标准的执行（测评方案由架构层决定，此处仅为执行），包括测试数据集准备、竞品调研、异常数据收集等；
- 论文撰写与公关宣传：即“包装”与宣传相关工作，普通员工通常难以触及；
- 工具选型：涉及常用工具的调研与选择，例如向量数据库、Agent平台（如Coze、Dify、n8n）等；
- 降本增效工具开发：例如数据知识库后台应用、因提示词过多而需开发的提示词管理后台等，这类工作技术含金量或许不高，但权限控制至关重要，否则容易导致公司机密泄露；
- 实施团队：对于开发To B AI工具的团队，可能设有实施团队，负责工具售前或实际行业落地，属于项目执行层面的“耗材”；
- 其他边缘性或辅助性工作。
其中最具价值的工作，普通从业者可能一项都接触不到。 真实的职业发展路径往往是：先从边缘性工作做起；接着承担各种“脏活累活”，例如协助专家整理数据；然后才能接触一些相对独立的任务，如竞品调研、模型测评。
如果头脑灵活、做事细致，并且在公司工作超过半年，才有可能负责某个具体模块的提示词编写。至于更上层的模块设计，则很难深入参与：一是出于保密要求，二是核心架构已然完成，无人会主动将那些有价值的经验——例如历史上踩过哪些坑、最终为何选择当前架构等核心细节——倾囊相授。
在叶小钗的指导下（断断续续学习了近两个月），我逐步构建起系统性的AI知识框架。此后的面试开始变得目标明确、言之有物，进程自然也顺利了许多。
结合系统学习获得的AI认知，与我过往项目中积累的实践经验，我在七月份成功获得了一份AI产品经理的录用通知。这一次，是真正意义上的AI岗位，所在项目属于行业内的独角兽级别。
更令人欣慰的是，月薪较之前提升了20%（年薪约50万元）。这足以证明，真正有志于在AI领域发展的公司，确实愿意为人才支付相应的薪酬。
以上即是我过去三个多月的求职历程与思考，希望这段经历能对各位有所启发。