AI Agent产品经理-中国广告产品（北京/上海）

优缺点分析

角色解读

• 积累AI产品经验，成为AI Agent领域专家，负责更复杂的智能产品规划
• 向产品总监或高级产品经理发展，管理产品线或团队
• 横向转型为AI解决方案架构师或商业化产品负责人，拓展业务视野
• 深入销售业务场景，调研痛点并转化为产品需求，撰写PRD文档
• 定义AI模型能力标准，构建评估体系（如客户理解模型），推动技术模块开发
• 跟进算法模型训练与测试，协调数据标注和效果验收，参与参数调优
• 监控核心指标，通过A/B测试验证功能效果，持续提出迭代方案
• 熟悉B端产品设计方法论，能快速理解销售业务流程（客户分层、商机跟进等）
• 具备AI基础知识，对LLM应用有热情，能有效与技术团队沟通模型需求
• 逻辑清晰，善于数据驱动决策，掌握A/B测试与数据分析方法
• 有智能客服、CRM或销售自动化项目经验者优先

申请策略

• 在简历中量化项目成果，如“通过优化模型降低客户响应时间30%”
• 了解字节跳动广告业务与AI Agent战略，面试中体现业务理解
• 突出B端产品经验，特别是与销售或商业化相关的项目
• 强调AI相关经历（如大模型使用、智能产品设计、数据标注管理）
• 展示数据驱动成果，如通过A/B测试提升的转化率或效率指标
• 补充LLM基础原理知识，了解prompt工程、RAG等概念
• 学习销售自动化工具或CRM系统（如Salesforce）的业务逻辑
• 练习A/B测试设计与假设检验方法

面试指南

• 使用STAR原则：情境-任务-行动-结果，突出你的角色与量化成果
• 从业务出发：先明确销售痛点，再解释如何拆解为技术需求，最后用数据验证
• 体现协作：强调跨团队沟通策略，如对齐目标、建立反馈机制
• 请描述一个你负责过的AI产品功能，从需求到上线的完整流程
• 如何评估一个AI模型在销售场景中的效果？有哪些关键指标？
• 如果模型效果不达预期，你会如何排查并优化？
• 你如何与算法工程师协作？遇到意见分歧怎么处理？
• 请谈谈你对AI Agent在广告销售中应用场景的看法