再來，PM根據細分領域會需要更專業的知識：
目前業界招募產品經理，如果不是初級職位通常會要求更深的領域知識，例如：Amazon 亞馬遜曾招募電商產品經理負責B端供應鏈管理後台，要求其理解電子商務 （e-commerce） 的供應鏈上中下游的知識，並在電商領域具備至少 3–5 年的經驗。
以下根據我個人經驗羅列幾種更細的產品經理品類：
AI 產品經理
Artificial Intelligence （AI, 人工智能） 泛指機器有人類智慧表現之應用。AI 下又包含 Machine Learning （ML, 機器學習），更細者包含 Deep Learning （DL, 深度學習）。這類產品經理會大量與數據團隊合作，包含：Data Scientist （數據科學家，負責演算法建模與優化）、Data Engineer （數據工程師，負責建立數據倉儲 Data Warehouse），商業應用層與 Data Analyst （數據分析師） 亦大量合作。例：使用者使用淘寶 （Taobao） 時，進到首頁會有預設展示的商品。當一個使用者是新用戶時，並沒有使用者的行為數據，必須探究可獲得哪些數據來進行冷啟動 （cold start），以至於所設計的商品推薦演算法不淪為雞肋，並保證使用者首次感受到產品的 Aha moment （產品價值），順利激活 （activated） 轉化為 active user （活躍使用者）。而當使用者不斷使用產品時，使用者行為數據的獲得，能夠讓 User Profiling （使用者畫像） 更加清晰明朗，以至於更精細的 User Clustering （使用者分群）。AI產品經理透過以上的這些訊息，不斷進行思考生成策略，如何利用與選擇三種常見的訓練方法 （Supervised Learning 監督式學習, Non-supervised Learning 非監督式學習, Reinforcement Learning強化學習） 訓練模型，達成商業目標。
常見的AI產品經理包含但不限於：
1. Google or Baidu 搜索引擎推薦策略產品經理 —
如果要做搜索引擎的策略，基本上至少要理解 BFS （Breadth-First Search） 與 DFS （Depth First Search） 兩種演算法，以及剪枝的基礎概念。
2. Facebook 社區內容推薦策略產品經理 —
