解读

面试官并非单纯考察“会不会写代码”，而是验证三件事：

1. 你能否在“技术话语权”被算法、工程同事占据的会议室里，依旧用产品视角把方向拉回来；
2. 你能否用最低成本、最短时间补齐“决策必需”的技术知识，而不是盲目卷到博士水平；
3. 你能否把短板转化为协作优势，让团队因为你“懂一点、问得准、翻译得清”而效率更高。 因此，回答要呈现“认知差→方法→结果”的闭环，且必须贴合国内AI团队“算法地位高、迭代节奏快、资源永远缺”的真实语境。

知识点

1. AI产品经理的技术边界：不需要手推公式，但必须掌握“算法能力半径、数据质量对指标的影响曲线、算力/ latency/成本三角约束”。
2. 国内主流补齐路径：论文速读→开源代码走读→和算法负责人一对一“白板拆解”→用业务指标反向验证技术假设。
3. 技术话语权建立的三件套：提问清单（把技术风险转译成业务风险）、决策看板（用ROI量化模型收益）、复盘邮件（把技术教训沉淀为产品规范）。
4. 合规与伦理红线：国内《算法推荐管理规定》《深度合成规定》要求产品经理对“模型可解释性、数据授权链路”负最终责任，技术深度不足可能导致合规盲区。

答案

“我会把短板拆成三张任务清单，四周滚动一次，保证在关键决策点前达到‘够用且不可替代’的深度。

第一周，建立‘技术雷达’。把团队当前模型库、数据链路、GPU配额全部可视化，用一张Notion表盯住三条红线：指标天花板、数据缺口、单次训练成本。每天晨会前抛一个‘业务-技术’翻译题，例如‘准确率提升1%，线上GPU成本增加多少？’，逼算法同学用人民币回答。既补齐我的成本视角，也让团队习惯用业务语言讨论技术。

第二周，做‘最小侵入式’补课。不追通用论文，只精读和我们场景最接近的3篇顶会，外加开源代码走读。读完立刻输出一页‘产品化风险备忘录’：哪些trick在我们数据分布下会失效、哪些算子会拖慢端侧推理。拿着这份备忘录找算法负责人一对一过方案，用‘风险换知识’，通常30分钟就能拿到他压箱底的调参经验。

第三周，用‘反向OKR’把技术深度固化成流程。把我的KRI（Key Risk Indicator）写进团队OKR：例如‘模型更新必须附带数据切片报告’、‘上线前必须给出bad case可解释样例’。这样即便我后续不再深潜，流程也会替我守门。

第四周，用结果说话。把上述动作沉淀为‘AI产品技术评审模板’，在内部Confluence置顶，两周内把评审时长从90分钟压到45分钟，算法同学主动在PRD评论区@我确认技术约束。此时短板已转化为协作杠杆：我不用写代码，但没人敢绕开我的提问清单。

如果仍有盲区，我会启动‘5%技术债’机制：每版迭代留5%人日给产品经理做技术探针，用正式资源买深度，而不是下班自学。这样既保证节奏，又让团队认可我的技术投入是项目成本的一部分，而非个人爱好。”

拓展思考

1. 当团队从“创新期”进入“降本期”，技术深度的评估标准会从“懂算法”变成“懂算力调度、懂国产芯片适配”。此时需要快速切换知识频道，用“成本-性能”曲线替代“指标-数据”曲线做决策。
2. 如果公司正在申报“算法备案”或“大模型上线安全评估”，产品经理的技术深度必须覆盖“可解释性材料撰写、数据授权链路溯源、风险漏洞演练”三板斧，否则无法通过网信办质询。
3. 长远看，技术深度短板的最优解是“把个人补课变成组织资产”：建立“AI产品技术知识库”，用结构化模板把每一次踩坑转化为下一任产品经理的checklist，最终让团队对你的依赖从“懂技术”升级为“懂如何让技术不踩坑”。