中/高级法律AI产品经理

优缺点分析

角色解读

• 纵向发展：从AI产品经理到资深AI产品专家，主导更大规模的法务AI平台建设
• 横向拓展：向中台产品或AI平台产品经理转型，覆盖更多业务领域（如供应链、研发）
• 管理路径：随着项目规模扩大，可晋升为产品组长或产品总监，带领团队
• 基于大模型和Agent框架（如n8n、Diffy）搭建法务领域的AI自动化工作流，提升合同审核、法规检索、合规监控等环节效率
• 建设法务知识库和智能问答系统，让法律信息检索与复用更加智能便捷
• 优化AI合同审核工具，实现条款识别、风险提示、标准比对和审阅意见自动生成
• 搭建文件初筛流程，支持材料分类、摘要、信息提取，并持续探索新AI应用场景
• 扎实的AI应用落地经验，熟悉主流大模型API调用和智能体搭建
• 掌握Agent框架如n8n、Diffy，以及向量数据库、语义检索等技术
• 具备Vibe Coding能力，能读懂后端代码逻辑，与工程师高效协作
• 优秀的产品思维、系统设计和项目推进能力，能理解法务业务痛点并转化为产品方案

申请策略

• 关注大疆的使命和产品创新文化，在申请中体现对技术落地的热情
• 准备一个法务AI场景的方案Demo或思路，展现你的产品设计能力
• 突出AI项目落地经验，尤其是智能体、知识库、问答系统等具体案例
• 展示使用过的Agent框架（如n8n、Diffy）和大模型API调用的细节
• 强调产品设计成果，如效率提升数据、用户反馈等量化指标
• 如果有法务或合规相关经验，务必重点突出
• 补充向量数据库和语义检索方面的知识，如Milvus、Pinecone等
• 学习Vibe Coding基础，至少能读懂Python或Java后端代码逻辑

面试指南

• STAR方法：说明情境、任务、行动和结果，重点突出技术决策和量化效果
• 对比分析：在技术选型时，列出多个选项的优缺点，并给出选择理由
• 场景化思考：结合法务实际工作流，阐述AI如何解决痛点，体现业务理解
• 请描述你搭建AI智能体的一个具体项目，架构和关键技术选型是什么？
• 如何选择向量数据库？对比过哪些方案？
• 法务合同审核场景中，你如何定义最优的AI功能优先级？
• 你如何处理AI输出的不确定性？在法务场景中如何保证准确性？
• n8n和Diffy有什么区别？你更倾向用哪个？为什么？