AI产品经理

优缺点分析

角色解读

• 纵向晋升：从AI产品经理到高级产品经理、产品专家，主导更大规模的AI平台建设
• 横向拓展：深入特定业务领域（如供应链、客服），成为业务+AI复合型专家
• 管理方向：带团队成为产品组负责人，统筹多条AI产品线
• 深入严选业务一线，挖掘商品开发、销售、客服等环节可应用AI提效的场景，转化为产品需求
• 负责LLM/Agent的技术选型、Prompt工程、工具集成，构建能够落地的AI应用并持续优化效果
• 与算法、工程、业务等多方协作，推动AI产品从概念到上线，并跟踪数据反馈迭代
• 产品方法论：需求分析、场景拆解、PRD撰写，具备2年以上产品经理经验
• AI技术理解：掌握LLM、NLP、机器学习基本原理，熟悉Coze、Dify等Agent构建工具
• 动手能力：能借助AI工具完成部分代码或原型，具备英语阅读技术文档的能力
• 沟通协作：优秀的洞察力与项目推动力，能有效协同业务团队达成目标

申请策略

• 仔细研究严选业务（如商品开发、供应链），在面试中提出结合AI的具体场景设想，展示业务理解
• 提前了解网易严选AI基础设施（如自研大模型或合作模型），在面试中体现对公司的关注
• 突出AI相关项目经验，尤其是LLM/Agent的落地案例，描述你在其中的具体贡献和成果
• 强调产品设计能力，展示需求分析、PRD、原型图等成果，最好有数据佐证（如效率提升、成本降低）
• 列举你使用过的AI工具（如Coze、Dify、Claude等）和实际构建的Agent或应用，体现动手能力
• 补充大模型底层原理知识，如Transformer、RAG、Fine-tuning等，提升与算法团队对话效率
• 学习Prompt Engineering和Agent设计模式，关注业界最新论文和开源项目
• 提升数据分析能力，掌握SQL或Python基础，便于评估AI应用效果

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 场景化思考：先分析业务痛点，再提出AI解决方案，强调可行性而非空谈技术
• 技术+业务并重：回答时兼顾技术原理和业务价值，展现产品思维
• 请分享一个你主导的AI产品落地的案例，包括背景、你的角色、遇到的挑战和结果
• 你如何看待LLM在企业内部应用中的价值？举例说明严选可能有哪些应用场景？
• 如何评估一个AI Agent的效果？你会设计哪些指标？
• 当业务方对AI产出不信任时，你会如何推动项目？
• 解释一下RAG（检索增强生成）的工作原理及其适用场景