36.「访谈」对话AI产品经理Zara：没有技术背景如何抓住AI时代机遇
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Hello 大家好,欢迎收听新的一期职场要玩,我是主播开一今天邀请我的朋友 Zara,我们一起做一期关于 AI 时代如何做职场规划如何充电赶上这波 AI 浪潮,这么一期播客

我先介绍一下 Zara 吧,应该有一些听众可能也知道 Zara 我认识的 Zara 其实很早之前听播客啊,包括组织进化论啊还有之前 VC 的一些播客认识 ZaraZara 目前呢也是在中国和硅谷之间穿梭作为一个文科生的背景现在在做 AI 相关的一些产品还有开发

对 大家好 我是 Zara 之前组织过一个另一个播客节目叫组织进化论有一些朋友可能听过我个人经历是既在 VC 风险投资做过也在互联网公司做现在是在从事 AI 相关的工作在业余呢 我也是个内容创作者在小红书上经常分享一些对于

文科生怎么抓住 AI 时代机遇的一些内容包括个人职业发展然后 AI 学习等等这些主题感谢今天参与我们的讨论然后我觉得我们一些自媒体的内容也是比较相关的我们也是关注职场发展职场发展这边我身边也确实有很多人产生一些焦虑或者说想要了解是不是自己

如何去新的思考我们工作方式还有职业规划所以今天我们就围绕这个主题聊一聊首先我们可以聊聊现在的情况

我先起个头就是我们这边公司日本有很多传统公司但不管是传统的还是科技公司他们都开始有了一个 KPI 就是让底下的人要使用这个大约模型要做 LM 然后用它改变无论是什么岗位上的一些这个 KPI 就是这个 KPI 其实对我来说

是挺奇怪的也显示出公司也比较焦虑可能并不知道该怎么用 AI 但觉得我们必须得用可能就是除了公司之外个人也都很焦虑吧就是我周围有很多在互联网行业或者非互联网行业的文科生的朋友大家不是做技术出身的然后就是现在的 AI 行业是一个非常研究和技术驱动的行业所以导致很多非研究和技术背景的同学

非常担心自己抓不住这波机会或者是很难在里面发挥价值或者不知道在自己在这个这个技术革命里能起到什么作用对然后这块我也是思考比较多对自己作为一个非技术背景的人然后包括我周围也有一些成功从其他的

就是非 AI 的业务转港的 AI 业务的同学有一些这样的案例对 AI 实际上它应该是更加 Democrat 它应该是更加民主化的使得人人都有机会参与对其实我觉得大部分人其实最大的问题是大家都不知道这个行业里有什么岗位因为每次一个随着一个新的技术到来它都会创建一些新的工种就是像

比如说有了计算机之后才会有软件开发这个工种在计算机之前这个工种就不存在再比如说有了新媒体之后各个公司的营销部门现在有个岗位叫新媒体运营它的岗位就叫新媒体是因为世界上出现了很多社交媒体公司的趋势之后和技术之后才诞生了这么一个工种所以我觉得随着 AI 的发展它未来也会诞生很多新的工种

但是可能很多还在大家视野之外或者很多甚至还没有诞生我举个例子就是之前我分享过一个例子就是大家有可能听过 Cloud 这个 AI 工具有点像 ChaiGBT 它是 Anthropic 这家公司开发的然后你去跟 Cloud 聊天你会发现跟 ChaiGBT 的性格不太一样就是很多硅谷的人更喜欢跟 Cloud 聊而不是跟 ChaiGBT 聊因为他们觉得

拆 GPT 有点拍马屁但是 Cloud 是一个更成熟的人格其实 Cloud 背后 Anthropic 这家公司是专门有一个团队在负责训练 Cloud 的人格的这个团队的负责人叫 Amanda Eskel

他是一个纯文科背景的人他是学哲学的 PhD 的然后研究方向是道德就是 ethics 所以其实我们几年前都可能很难想象一个学哲学背景的人可以去一家 AI 公司负责训练一个 AI 的性格就这件事是很难想象的就是如果没有就是这么快的一个技术的变革这个就可能这工种压根就不会存在而且他也很难被人想象出来所以

我觉得现在在这个快速变化的时代做职业规划最难的点就在于很有可能你理想就适合你的岗位在你的认知之外甚至在你的想象之外就是它可能是一个未来新的公众可能我们规划是规划不出来的对那在这种情况下

怎么做规划其实我一直以来的一个哲学就是我不会做具体的规划但是我觉得当机会来的时候我要有准备所以我具体的做法就是说首先我觉得世界上有 luck 就很多人是会运气特别好但是我觉得你可以去

提升你的 luck surface area 就是当天上掉馅饼的时候能不能砸到你可以把这个 surface area 变大然后具体怎么变大我觉得还是要自己多学习然后多扩大事业具体来讲比如说我觉得不管今天是不是从事互联网或者 AI 行业的人都应该去

了解一下最前沿的这些技术的进展比如说出了什么都应该听这一期播客对我觉得大家比如说这个谁又出了新的模型那你是不是要用一下或者有什么新的有意思的应用就尝试用它去解决生活上各种问题因为不是所有人都可以做 AI 但是所有人都可以用 AI 就是用 AI 是一个非常

民主就是人人平等的东西任何人都可以成为 AI 的用户那其实我觉得很多时候非技术背景的人在这个时代发挥价值恰恰就是站在用户视角思考问题的能力这个是很多技术和研究背景的人比较缺乏的一个能力因为技术到最后它必须要服务人的需求才能产生价值所以那就是锤子和钉子嘛所以

我觉得非技术背景的人要成为钉子的专家就是你你是最懂用户和最懂场景最懂需求的那怎么懂用户懂场景就自己变成用户去多用我觉得这个是一个开端吧就最起码做到自己先变成用户了解挺好的所以第一步可能是从现有的岗位现有的经验切入如何使用 AI 帮助我现在做的东西嗯

在目前的工作中如何使用了 AI 提升效率等等这个可能是第一步先把自己变成一个 power user 然后这一块其实我觉得很多人会

浅尝者止就是大家会试用但是不会用其实试用和用的区别还是挺大的就是很多工具你可能大家为了尝鲜就刚出来的时候都会试一试但是它没有留存就是可能用几下然后就不用了对然后我觉得最好还是能结合到你日常工作和生活实际的痛点然后能找到 repeatable 的场景就是你不停的就是你可能每周或者甚至每天都会去用的一些场景

这样你才能真正体会到它的价值因为如果你用了一次都不用了说明它没有真正给你产生价值了解了解我们这边可能可以分享一下我们彼此在日常工作

以及生活的时候比较常用的一些 AI 工具或者我们怎么你 Lara 你是怎么让它变成日常对因为其实 AI 工具它现在很多工具的特点是它都很 general 它不是为了某一个特定的场景设计的就是它好像什么都能干但是你也不知道它具体能干什么所以

我的做法就是什么都试着让他干一干对就是嗯比如说我在工作里如果需要做一些调研或者网上的 research 我可能就会用比如这个差 GBT 或者 Grok 新出的 deep research 让他去帮我找资料写报告然后比如说我如果需要啊做一些用户访谈我会用最硅谷最新的一些 AI 会议机要的这个软件去帮我做机要整理啊

然后比如说我平时已经完全用 Perplexity 取代了 Google 就是做日常的这种信息检索然后再比如说我在网页上因为我平时看一些 AI 资讯它会出现很多学术的术语我可能很多缩写和术语不是很懂那我就会用

一些浏览器的像 Monica 这种插件然后她会给我解释这个缩写在这个上下文里是什么意思就是结合上下文来给我解释这些术语对然后还有就是

我平时写作基本都是跟 Cloud 一起写就是就是英文我平时写一个英文的 newsletter 就是一个 sub stack 然后基本就是我把草稿和 notes 整理好之后发给一个我在 Cloud 上有个 project 他理他了解我的受众和风格所以我只要每次丢给他 draft 他很快就能给我写好然后你也觉得是还真的像自己写的也不用太修改对真的像我写的而且我觉得比我写的还好而且就是

我觉得整体就是他不仅是帮我提升生产力他是就如果没有他我都不会开这个 newsletter 就是因为可能之前如果我所有东西都要自己写我要花时间太久了就就会有一些心理门槛效率很高

所以它能让我在繁忙工作之余还能持续保持一个输出的节奏我觉得没有 AI 我做不到这件事对都是一些很好的例子可能之后会把一些具体的工具放到 show notes 里面

我也有同样的感受可能补充一下就是具体的嘛我做播客还有以及那个学包括学一些新的知识我会把视频和音频放到 notebook.ilm 里面是 google 的一个产品然后

它相当于就是一个学习工具它会帮你总结啊然后帮你去提出一些甚至问题来看看你有没有真的学得到然后以及我也可以自己做笔记然后最后我还可以生成新的内容

所以我觉得还是挺酷的然后像我马上这期播客可能会往里面一丢然后看看 show notes 怎么写然后有什么地方可以改一改的补充录制的对所以这个是一个适合你的工作 OK 那下面一个问题就是我比较好奇就是在具体的工作上我们目前不同的角色是不是因为 AI 的到来更强大 AI 的到来产生了一些配合合作关系上的

改变以及话语权的改变具体比方说就是工程和产品那一方面工程因为是 AI 的东西嘛工程可能有更大的话语权它可以决定东西更多但另一方面产品如果使用起来这些工具很多代码方面的事情它可能更熟悉了分析上的数据可能就不需要工程或分析师来做了可能产品反而话语权可能会变得更大了就这个你是怎么看的有什么观点

对这个我觉得其实全看公司和具体的业务我举个例子就是因为现在 deep seek 特别火嘛然后很多人都想急破脑袋进 deep seek

但是我觉得绝大部分人不适合加入 DeepSeek 因为它是一个 research lab 它是一个实验室它是一个完全研究驱动的组织它都不是算是一个传统意义上的互联网的业务比如说大家你想一些国内的互联网公司他们都是做 APP 的就是做产品的

但是像 DeepSeek,OpenAI,Anthropic 这样的公司都属于实验室,实验室的特点就是研究员说了算,他们这个链路,一个新的产品或者技术问世的链路大概是从研究到工程到产品,最后到 go to market。

然后其实绝大部分非理工背景的同学他都在练入的最后两个就是产品和 go to market

然后大部分学 CS 的同学他可能在工程那个部分然后极少数这种学技术学习领域的专业这个 PhD 的可能属于第一个 research 这个部分对所以然后随着技术的发展不同这个链路上不同的职能会发挥作用的空间会不一样比如说我们我觉得一直到去年可能一直到今年年初

都还是一个非常 research 驱动的基本就是卷模型就是大家都在卷模型然后应用上有一些跑出来但是比较少就早期的特点是模型级产品所以就很容易你做了一个应用之后发现又一个新模型出来了然后你这就不用做了对所以

所以这个阶段的特点就是模型是最有话语权最重要的那做模型的人就是最有话语权的但是当我们我觉得接下来一定会进入下一个阶段就是工程化和产品化比如说光有模型也不够你肯定是要基于模型去解决不同行业不同场景的实际的问题要跟用户需求匹配上

那这个时候就到了产品发挥价值的时候了我觉得我们现在刚刚进入这个阶段就尤其是 DeepSeek 出来了之后模型层变得非常的 commoditize 就是成本变得非常低了然后以及现有的模型已经效果非常非常好了它已经足以解决很多大家工作生活中的问题了

接下来的问题就是怎么把它产品化的问题了然后这个时候我觉得谁更懂用户谁更懂需求谁就能有更大的话语权所以我觉得这个是接下来可以关注的就这个我觉得是今年开始的一个趋势吧我觉得产品经理发挥的价值会更大对然后

可能再接下来才涉及到商业背景人才发挥价值的地方就是到最后的推广和 go to market 的部分不管你是做营销也好 销售也好或者是这种商业的 business model 这些东西可能是等你找到 PMF 之后这些职能才能发挥价值所以我觉得很多时候

比如说很多文科生的朋友现在想进入 AI 行业但我可能觉得适合文科生加入的很多 AI 公司可能还不存在或者说它刚刚成立吧就可能大家都还没有听说过就是还没有跑出来现在像大市面上听说过的 AI 公司 OpenAI,Anthropic,DeepSeek 都是研究型公司都是研究型组织所以

就比如说我之前是做 marketing 的你想想一个做 marketing 的人去 openAI 就是我觉得他现在会变得越来越 GTM 驱动因为他要做业务做收入但是他如果他的整体的目标是 AGI 就是提升模型能力那其实

他的产品他这个研发产品并不是说哎这个这一群用户有什么需求我围绕他的需求做一个产品而是说哎模型又能干这个了那我们再把这个东西产品化就他一定是啊随着这个研究团队的拓展模型的能力边界来驱动产品的然后这个产品再驱动 go to market 啊

所以我个人认为像 go to market 这类职能在研究类组织里能发挥的价值是有限的但是我觉得在未来的应用型公司里能发挥很大的价值嗯嗯嗯对挺好对对我之前也看到 deep seek 的访谈对他们的

研究员或者说工程师感觉就是在读稿然后面对 interview 所以整个是非常 research oriented 的那其实刚才聊到

我们会有一些焦虑有一些职业规划其实也有很多岗位比方说我刚提到这个在日本我觉得在中国美国也都有他们有公司有要求大家用 LM 并且一些公司成立了所谓的 LM 团队对吧就我觉得下面可以聊一下其实是有这些机会放出来包括在让你自己也是做英文歌声在一个 2B 的一个机会里面做这个 AI 是吧然后

我的公司有独立的它是科技公司但它独立的 IRM 部门然后以及非科技公司它也有这种开始创建 AI 部门了那如果我们想进入这样的对吧这种 position 这种职位应该如何准备然后用 AI 是不是也能帮助我们做这个准备是的

我觉得很多同学有一个心理门槛就是说我不是 AI 背景的我很难做一个 AI 岗位但是你要知道没有人是 AI 背景的就这个世界上可能

只有极少数就是可能几百人就是那种就比如说那个就是斯坦福或 AI PhD 这种大牛可以说自己是 AI 背景的就是所有人都就这个就是一个非常新的东西即使是那些以前学自然语言处理的这个方向的博士他可能都不能就现在这个大模型的可能对他来说又是一个新的 paradigm 所以大家都要学习所以我觉得在一个新的浪潮来的时候

大家基本是站在同一個起跑線上的就看誰的學習能力更強所以我覺得首先不用擔心說我沒有相關背景就是沒有人有相關背景所有人都得學程序員也得學非程序員也得學然後那怎麼能脫穎而出我覺得首先就是

不要给自己打标签不要给自己设限比如说很多人的求职习惯是我以前简历上干过这个行业这个职能那我以后就只能干这个职能如果你是抱着这种心态去求职我觉得很难找到适合你的尤其是很难转到 AI 这个公众因为

刚才也说过 AI 会产生很多新的工种所以我觉得你要抱这个开放的心态就是我要先进入这个行业不管做什么我先进去你进去之后再慢慢了解再可以慢慢转嘛还有一个我周围的例子就是我有一个

朋友他是就是名校毕业但是他其实也没有技术背景他就是毕业就做投行做了一两年投行然后但是他就是在做投行的时候发现就是 ChatGPT 真的非常非常好用能提升很多效率然后他就觉得他每天在投行那些画 PPT 做 Excel 的工作以后都可以被 AI 取代了他就说我一定要转到这个行业然后

但是他可能也没有相关的技术背景但是他就是主动的去联系了很多硅谷的这方面的优秀的创业者和研究员然后去跟他们交流自己读 paper 自己学这就是一个非常积极主动对 然后

而且他没有给自己设限就是他只是想转到这个行业不管做什么都可以对然后他就去了一家那个时候可能还 AI 还没有这么火他相对比较早然后他又去了硅谷当时最火的一个 AI startup 对然后也是非常优秀的一家公司对然后

他作为那家公司第一个 non-technical hire 进去了然后进去的时候那个因为他就是也不设限就是人家需要啥我就干啥然后他们他就去做 HR 了就是因为他们那个时候需要招人那他就去招人了对然后

招惹招惹 然后发现他们需要一些数据分析他就做一做数据然后后来发现需要做增长就做增长然后他现在又做产品了所以就是其实你就先进去嘛进去之后尤其是这些非常早期的业务其实职能和职能之间的边界是非常模糊的包括很多创业公司其实都需要一个人干五个人的活就是他不会给你设特别清楚的边界就是你只能干这个事对 所以

我觉得自己也不用给自己设限比如就是就是你先进去人家需要啥就干啥吧其实我觉得除非是像那种技术性非常强的岗位其他的岗位都差不多就都是 everything is learnable 就是一切都可以学习但关键是得有一个心态就是这些是可以可以学的然后然后也不要比如说然后说这个脏活那会我不愿意干或者是这个岗位我

这个我瞧不起这个岗位我就就不干什么的对不对嗯嗯是我就联想起来其实 deep seek 肯定也有 hr 然后也也有肯定也有所谓的职能部门吗然后然后是我觉得他们肯定和

别的公司的职能部门还是有点不一样了他们肯定还是更懂 AI 一些我觉得还是需要我们如果转职的话我自己的思考是有些 Optimistic Cost 你肯定要放弃你现在的输出区是以及工资潜在的对吧这个

这个我觉得涉及到一个职业规划的一个 philosophy 就是我觉得相比就是找到 the right company, the right boss 其实更重要的是 ride the right wave 就是你要站在正确的浪潮上你要让那个浪潮把你拖起来这个比一切的力量都更强大就是如果你去了一个西洋行业你做的多好都没用

但是如果你去了一个就是正当头的一个这个朝阳行业这个行业会把你拖起来不管你做啥你都不会差所以我觉得就是大家先想明白你要站在这个时代的这个浪潮上就你要 ride 的这个 wave 是什么然后你先进到这个 wave 里换位思考就是说比如说假设今天是一个

AI 的业务他要招一个产品经理这种首先这种岗位肯定竞争很激烈因为很多人都想投 AI 相关的岗位那他用什么标准来筛选而且很多人可能并没有所谓 AI native 的经验因为这个行业也才诞生就小几年对所以没有人说是可以资历上很丰富那他怎么筛选其实就是看你的

在工作之外的动手能力你的 passion 你会不会自己去研究去折腾做一些 project 就比如说你如果能在工作之余自己用 AI 用得非常溜甚至用它用无代码工具自己搭出来一些小产品

或者自己做了个 AI 的自媒体或者就是你能展现出你对这个技术的了解和使用就是能让你最脱颖而出的点因为很多时候这个工作里你是比较难体现的因为可能你工作跟 AI 没有任何关系

但是这不妨碍你在工作之外就是用 AI 做一些事情然后其实还有挺多可以做的如果你会一点技术你就可以去用它搭一些小产品现在用 Cursor Winsurf 其实每个人都可以尝试去搭一些小产品对甚至不会技术也可以尝试或者你可以

就是你也可以就是做个 AI 博主比如说把你使用 AI 工具的一些心得发到社交媒体上然后让更多的人了解或者去教别人用 AI 等等这些都是展现你对 AI 技术了解的渠道嗯挺好的对所以基本上我们想要加入一个 AI 业务的话首先打造 AI 相关经验工作上的以及工作以外的然后有一套

所谓对自己的叙事就是我是怎么了解对吧对用 AI 我觉得这挺重要其实面试时候我也会问候选人兴趣爱好是什么需要有然后你如果有和 AI 相关或有些新的点子我觉得还是很吸引用人单位的第二个就是不只找这种大公司或者非常成名的其实有很多初创公司或者垂直领域以及非科技公司的

AI 部门我认为还是值得值得去的对我补充一下就是

就是很多人管 AI 叫一个行业就是 AI 行业但是其实我觉得 AI 不是一个行业它是一个会改变所有行业的底层技术所以就像以前大家会说互联网公司嘛但是现在所有传统企业也需要做互联网转型所以未来所有公司都是 AI 公司嘛也需要做 AI 的转型所以它会变成一个 Enabler 就是让所有行业都用 AI 去改变那

就像你說的可能現在比較火的一些 AI 公司都是 AI native 的這種做模型的做產品的公司但是為每一個行業的公司未來都需要 AI 比如說醫療行業教育行業等等他都需要去用 AI 去改變他的工作流或者是讓他的業務更高效等等所以

我觉得如果你现在在一个跟 AI 没有半毛关系的行业你也可以去想一想怎么把 AI 跟你现在这个行业结合起来那个才是产生价值最大的点虽然你可能不是一个大模型的技术专家但是你在你所在的行业是个专家那你就但是你不能停留于只了解你的行业你也要了解 AI 但是你不用那么了解就是你可能大概知道技术能实现什么效果然后再把这个理解运用到你

这个行业的这个这个 Domain Expert Knowledge 里面我觉得这个是产生价值最大点就是不是说 AI 加什么而是什么什么加 AI 就是未来都是

所有行业都要加上 AI 对那你可以成为我觉得至少你作为打工人吧首先可以成为你们公司最懂 AI 的人是吧就是尤其年轻人这点很有优势的因为年轻人的学习学习能力强所以很多甚至资历更强的资历更高的人甚至他比如有 AI 问题他是不是都会来找你对你就打造自己的 reputation 就是公司里最懂 AI 的人对很有帮助

第三点就是说在工作以外也打造自己所谓的 AI 存在感就是我知道在美国嘛就是像 X Twitter 或 LinkedIn 用的挺多的

我们是不是可以在一些平台上面能够通过这种方式学习首先学习 AI 知识啊以及展现自己的 AI 的一些理解对就是就是信息的输入和输出吧然后输入这一块我比较推荐的是订阅邮件就是 newsletter 和 YouTube 这种长内容对其实我是不刷 Twitter 的

因为我觉得 Twitter 上信息特别乱就比较浪费时间但是我会比较喜欢看 newsletter 因为其实那些特别重要的 Twitterthread 在 newsletter 里也都会有所以也不会错过对然后但是它新造笔会更好一些就是看邮件然后 YouTube 我是特别喜欢看就是各种访谈就是这种从业者的一些访谈比如说硅谷的一些

知名的 AI 创业者或者是优秀的产品经理研究员等等会去看他们的分享然后输出的话我觉得大家就是看自己想在哪打造一个 audience 对然后我觉得小红书是个很好的平台他们看相对比较低然后我自己的一个做法叫 learn in public 就是我就学平时学 AI 的时候学到的一些东西或者我看到一个比较好的资源

我就会把我的心得就是发到小龙书上然后这样就不仅帮我自己巩固了这个知识我也帮更多的人学到然后还能建立一个 audience 嗯我觉得国内的话确实我感觉其实信息的获取更偏短视频更偏短频快

呃六斯拉德你刚刚提到的用 email 来进行一些阅读安静的阅读集中阅读这方面产品还是呃不够不够多哎也许这个是一个好的方向啊其实我感觉中国也需要这些东西那 newsletter 方面有什么推荐吗嗯对我之后可以放一些在 show notes 反正基本就是有那种资讯类的就是就告诉你今天又发了什么模型什么产品还有一类就是行业解读啊比如说卧顿有一个教授叫 ethan mollick

然后他还在这个领域蛮有名的因为他也不是一个纯技术背景他是个商学院教授所以每次发新模型他会从一个这个对社会又有什么新的 implication 就是你作为一个普通人这个对你有什么影响他会从这个角度去解读我觉得也挺有帮助的就是这一类行业的解读对其实我觉得在信息消费上我觉得很多人会就只是看而已

但我觉得千万不要停留在看就是你看完一定要行动就是具体怎么行动比如说你看到那个 Grok 新发了一个 Grok3 的那个 Deep Research 立刻注册账号去用马上就用这是为什么我喜欢在电脑上看而不是在手机上看

是因为手机上用这些东西不方便然后等到你想等你坐在电脑前就忘了这事了就我觉得对一定是在全身关注电脑前再进入一个学习状态然后你就可能每天就抽个十几二十分钟就专门用来看和用 AI 就是看和用是两面它不是它不能只看对看完得用得得

就是有实际行动这样你才能知道这个东西对你有什么影响或者说这个东西它是不是真的很牛逼然后你自己有什么体会这个才能让你脱颖而出就如果你只是停留在看那可能跟大部分人没什么区别

嗯可能可以对再进一步用完之后写个感想像你一样写个感想发到小红书上对对对就完整的列入对你好其实刚才聊了一些大概总结一些就是 AI 肯定是不只有技术背景才能玩

玩歌声啊非技术人群有机会然后你可能大家不仅要看还是要去使用使用完了之后甚至有心得需要这么更加高密度的吧高 engage 的高投入度的去使用 AI

找工作方面的话就是有很多的路径不仅是不只是 OpenAI DeepSeek 这些很多公司它现在都有这样的角色岗位我们要去尝试并且能够说出来 AI 是怎么提升自己的工作效率生活里面咱们是怎么用 AI 的那么这样的机会其实就会给我们敞开所以我们要把所谓的变革看成更多的是机会并且更拥抱它我觉得是很重要对我觉得很多朋友想进 AI

就是你让你问他世界上有什么 AI 公司他可能只能说出 OpenAI 和 DeepSeek 就是大家都不知道还有什么 AI 公司对然后这就是问题就是我觉得大家的思路没有打开视野没有打开嗯就是

其实世界上有非常非常多优秀的 AI 公司可能很多还很小甚至媒体也没有报道过他可能就是一些创业者现在就是但他也很需要人才对就是那怎么发现这种机会对然后其实我觉得大家在求职上其实最遗憾的一件事情不是说你投递了一个岗位最后没有录取而是可能这个世界上有很多适合你的公司但你都不知道他们的存在

我覺得這件事是最可怕的那就是怎麼能擴大自己的視野讓自己看到更多這樣的機會我覺得有幾種方法吧首先就是很多這種公司可能不是大公司因為大公司一般大家就知道了

小公司的问题就是很多它是不知名的因为除非它融资会有一些媒体的报道它如果没有融资可能也就没有媒体会写那这种机会其实只能靠 networking 就是基本上只能靠扩大人脉所以我觉得大家一定要注重这个人脉的积累因为这些水下的机会其实

大家都是会在自己的圈子里去问有没有谁认识这个领域优秀的人我现在需要一个什么什么样的人对大家都会在各种圈子里去问

如果你多去聊多让大家知道你在找机会大家在别人在问他他就会想起你他就会把你推过去其实很多时候就是这样的所以就是 show up 就 show up 很重要就是出来混最重要的是什么出来就是先出来然后多找人聊而且多跟不同背景的人聊然后让所有人知道你在你想进入这个行业

這樣才能擴大你的這個 lock surface area 因為有些人他看似進入這個行業是靠運氣其實不完全是運氣就是他一定是做了非常非常多的努力才就是恰好在機會來的時候他能抓住 對

还有我觉得就是多看就还有一些非常有创意的这个找求职的方法比如说我有一个好朋友他就是想进 AI 创业公司然后他的方法就是他现在可能通过媒体或者其他方式找出一些自己感兴趣的创业公司然后去 boss 职聘上找到他们这些公司办公室的地址然后直接拜访就直接 show up

然后直接跟老板聊然后通过这种方式已经拿到两个 offer 了就是你永远不知道就是你 show up 会产生什么结果因为绝大部分人都不会 show up 所以我觉得这个世界上找工作的方式是非常多的就是不一定要通过传统的投递而且其实很多的创业公司或者小公司

他可能都没有自己的一个求职的网站或者是他也没有把岗位 PO 出来很多都是这样的他可能就包括美国也是可能大家就会在自己的 LinkedIn 上发个帖子说有没有谁认识这个懂这个相关职能的人对所以大家都是通过这种 network 来去找人的那你就必须得先进入到这个圈子里

如果你把球职想象成一个漏斗的话你是有 top of funnel 和 bottom of funnel 我觉得大部分人只关注到了漏斗底端的转化问题就是说我这个面试怎么准备一下我这简历怎么好好改一改但是你没有关注最重要的问题是 top of funnel 就是你漏斗顶端进来的你看到的机会是不够多的

就可能很多适合你的机会你都没有看到就甚至不知道它存在我也提供一些 insight 就是可能除了传统的比方找猎头找朋友那对等等的我最近有在用包括 linkin 它有这个找工作的一个 alert 然后你可以把你的 preference 写上去它会自动给你推这些一般也是比较 established company 会这么做然后小一点的公司也有一个

有一个网站和一个工具叫做 Welcome to the Jungle 当然这个还是更多面向非中国地区的一些职位它是全球的然后你也可以选地点啊选工作它也给你推荐然后

这个平台上的公司就会更杂一些对大家可以关注一下我觉得还有就是如何去打造你自己的就是让别人发现你可能就是反过来推特或者我觉得 boss 直聘其实也可以用还有人跟我说他是用一个 dating app

然后呢他把那个对方的性别 N0 号调成同性年纪再调大一点然后他有专门的选项就是拓展职业机会然后也有通过这种方法能够聊生但这个我只是我觉得当个笑话聊吧但主要问题就是说你自己可以有更多方法来展现你自己我再讲两个可能非传统的求职思路吧第一个是通过做内容找找机会就是像你类似刚才说的比如说

因为我讲说最近发 AI 比较多然后基本所有国内一线的 AI 厂商都来找我打广告当然我没接啊因为我不是赚钱为目的但他们都会就是通过平台联系我就是作为达人就是想让我推广他们的产品

那假设对那你就开个号然后你通过这个网络你可能就能认识这些这些大厂的人然后就直接把自己投进去了对而且其实通过做内容其实能链接很多这种创业公司的机会因为很多创业公司都需要达人来做测评他们希望你测评他们的产品或者推广他们的产品通过这样其实能认识很多优秀的创业者然后还有一个思路是可能

这个在美国我觉得比较适用就是你去试用一些小创业公司的产品然后给他们提反馈而且提非常非常深入具体的有价值的反馈因为我发现一个趋势就是

很多美国硅谷 AI 创业公司的 CEO 都会亲自去跟用户聊反馈比如说我最近注册了好几个 AI 的效率工具然后注册几天之后都会收到 CEO 自己发的邮件说 What do you think?给我们提点建议吧这种而且都是他的 personal email 他都会说你可以直接回这个邮件这不是一个那种 automated email 对

假设这个时候你给他提出非常非常具体有价值的反馈你们可能就有机会约一个 coffee chat 再详细聊一下你的使用场景而这个就是另一个切入就是从用户的这个角度切入然后你可能就从用就是作为这个产品的 power user 你就有机会去他们公司工作因为你已经非常了解作为从用户视角非常了解他们的产品和业务了我觉得这也是一个非常好的切入点

然后这块有一个很好的案例就是大家知道 Notion 这家公司其实社区是做的特别好他们用户社区做的很好模板之类的然后 Notion 之前的社区负责人叫 Ben Lin 他怎么加入 Notion 的呢就是很神奇就是他以前他就是特别喜欢 Notion 他就是用户对然后因为他特别喜欢这个产品所以他主动的创建了一个网站上面就是放了很多 Notion 的模板

那个时候模板这件事还没有被产品化他就自己建了个网站自己在上面放模板然后通过这个赚钱卖模板然后到处去宣讲 Notion 怎么怎么好可以怎么用然后有一天 Notion 的人就邀请他去办公室就是聊天给产品提反馈什么的

然后聊着聊着说你要不加入我们这来负责就把你原来做的那个事在我们公司内去正式的去做吧然后他就加入了 Notion 团队开创了他们这个 community 的这个职能我觉得就是一个非常好的一个案例很好的故事然后这个 Ben 他现在又从 Notion 出来他在赋能更多的人像他这样的找工作所以他也开了一个新的 newsletter 和 community 叫 Nextplay 我也挺推荐大家关注的尤其主要是海外的朋友吧

美國的朋友可以關注一下就叫 Nextplay 的 newsletter 和播客然後他有社區包括他自己每天經常發 Twitter LinkedIn 就是他每次都會發比如說比如說 50 個這個 Sequoia 投的 A 倫公司然後都是這種一線基金投資要發展非常好但是可能你沒有聽說過的這種機會他每次 newsletter 裡都會發很多所以我覺得

这些都是非常好的资源嗯嗯啊这个我也是刚才忘提了对可以认识一些所谓 VC 的投后然后他们会给你介绍很多很不错的有钱的公司嗯对关注一些比较顶尖的风险投资机构他们最近又投了什么公司嗯对刚才那个故事我觉得是挺好的如果我们做这个节目也是希望大家能真正找到自己喜欢做的如果你真正喜欢的话

我就感觉我是 stayholder 了对吧然后就做起来了就是一个很非常自然的一个合作的关系可能技术上面是通过呃用在 github 上面呃打一些补丁啊然后贡献到这个他们的社区对开设计这也是一个方法对对对我觉得这个方法我觉得是比较完美的一个呃合作的方式了人和公司之间嗯啊我最后再给大家一个非常实用的

技巧就是你刚才提到 Google 那个 notebook LIM 然后我也非常喜欢这个产品然后有一个非常实用的技巧就是大家一定要把自己的简历上传到 notebook LIM 然后让它生成一个播客对就是你只需要上传简历什么 prompt 都不用写然后让它生成一个 20 分钟的播客

会有奇效对就是因为我看网上很多人这么干然后我就去试了一下我就非常惊喜对就是他用 20 分钟来夸你嘛但不是空洞的夸就是他是有理有据的而且他最牛逼的一件事情是他会把你简历上的点串上线

比如说他看到我简历我是从一个记者然后进入了 VC 行业然后后来又进入互联网公司他就说他不满足于作为一个旁观者他要亲自进入这个里面干业务就是他会提炼这种东西

甚至提炼的比我自己還好就是因為我覺得很多時候是當局者迷旁觀者清就是你自己做你自己反倒就是很難做一個無意識的做對你沒法從一個外部視角來看待自己的職業履歷但是 AI 可以從外部視角來給你歸納總結這個人從這個行業到這個行業有什麼 transferable 的技能然後說明他有什麼樣的精神就是這個他總結非常非常好然後我這個還是挺驚喜的嗯嗯嗯

OK 我马上马上就用一下对而且他说的很多话你面试的时候可以直接直接 copy 对请介绍一下你自己 OK 等一下我放个放个我的播客放个录音对是不过现在他只是能输出英语的

对对对但是这个你可以用翻译软件嘛反正好太棒了这个很有用的 tip 最后我们其实有很多想聊啊然后我觉得时间差不多我们可能需要收个尾但是如果听众呢有各种其他的问题如果希望我们再做一期我们也可以再去组织一期对然后对就是希望

听众在节目之后可以通过留言或者邮件也来分享你们在 AI 学习和应用中的一些经验或者提出一些思考题和问题交给我和主播还有 Zara 我们也可以进行回复 OK 那其实最后还有一个环节就是我们邀请的嘉宾可以问我们的主播就是我自己任何一个问题 Zara 你有什么想问的吗我想想

可以问我日语怎么样你日语应该比我好你学日语的过程里有用到 AI 吗坦白说我用的不多因为我最想还是

在发音和交流层面但是我日常会用的一点就是我在工作上会有一些日本的会议还有文本然后我会让 ChaiGPT 帮我去总结那里面的一些语法和学习点然后我会针对性的学一些职场工作上面的经常重复的一些语言也是挺有意思因为日本文化里面

它有一个词就是跟 alignment 比较相关对在职场上我学到了这个有一个词叫做呃呢妈哇西就是也是通过差 GPT 他可能会总结啊这些行为可能是这么一个文化和词汇那个嗯干回啊对对树干那个啊

这个词其实就是当在日本职场做事情的时候你需要不断的迂回去和很多人对齐征求他们意见就是不管这个事情是不是明显的要做还是怎样这是一个必要的过程我们中文可能叫拉齐对齐英语叫 alignment 这个我就觉得挺有意思的他们是通过这么一个形象的比喻吧来讲这件事情的

要不可能是通过这个来进行一些学习有什么建议吗对我学日语的时候也是基本上把就是把拆 GPT 当成一些词典了就是因为很多时候

可能看了词典还是不知道什么意思或者他有的时候是一些通俗的表达你插词典也查不到对这个时候拆 GBT 非常非常合适对然后还能举很多例句或者组一些对话写一些小故事啊是的是的是的但我在日常在这边生活的时候呃有需要说日语的时候我会先过下拆 GBT

大概并且我会预判对方可能会问什么我大概准备准备一些词汇对这种具体的场景式的对话训练其实挺有用是的你觉得日本人整体对 AI 的使用跟中美相比是比较滞后的吗还是差不多 OK 对日本这边 AI 包括创业公司整体的推动力呢我觉得是非日本人我参与了我也参与 newsletter 和 meetup

我参与这两块一块是中国人在那搞还有一个是国外的人欧美人在那搞也有可能我有 bias 因为可能日语的那边的我不太熟悉但我觉得这两个是比较主流的

在我看来因为我身边我在一个相对大厂那么都都认识这两拨人嘛所以我觉得就是这两个主流对所以日本人本身的这么一个激进一点的或者想要搞事情的 mindset 我觉得偏少一些呃日本现在主要的一个就国家队的 AI 公司叫 Sakura AI 对然后我觉得他定位是很偏 deep seek

但是其实一年多了也没做出什么太多的东西吧我认为对所以我觉得比较依赖外国人但是你别说那个 deep sea 火的时候在日本也是下载点击率第一啊就是大家就关注的用的嗯

这个是可以的还是开放的我觉得对也欢迎就是大家如果想看机会我觉得日本也可以看一看就是全球化的机会也希望听众可以关注好那我们今天的节目就先到这里了感谢 Zara 今天加入我们好谢谢我们下期见拜拜感谢收听本期的职场要玩希望有给你带来新的职场灵感和洞察对职场更有信心如果你喜欢我们的节目可以在苹果 podcast 给个五星好评

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