高级数据产品经理（Data Agent方向）

优缺点分析

角色解读

• 在Data Agent领域深耕，成为AI产品专家，主导核心产品方向
• 向产品总监或AI产品负责人发展，管理更大范围的产品线
• 横向拓展至其他AI产品领域（如LLM应用、智能助手等），拓宽职业边界
• 深入业务一线，通过调研挖掘高价值的Data Agent应用场景，规划产品路线图
• 设计Agent的工作流程与交互方式，定义不同Agent之间的协作模式
• 构建领域知识库与语义层，确保AI系统能准确理解并调用数据产品
• 推动产品落地，建立运营监控与用户反馈闭环
• 扎实的数据产品设计能力，熟悉数据治理、元数据管理等概念
• 对Agent、AI工作流有深入理解，能设计复杂的人机协作流程
• 优秀的业务洞察与需求分析能力，能将业务痛点转化为产品方案
• 良好的跨团队沟通与推动能力，能协调技术、业务等角色共同推进

申请策略

• 关注大疆在数据与AI方面的布局，在面试中展现对业务场景的理解
• 准备一个完整的Data Agent产品方案，展示从需求到落地的思考
• 突出以往在数据产品、AI产品方面的项目经验，尤其是Agent或工作流设计相关
• 强调业务洞察与成果量化，如通过产品设计带来的效率提升或价值增长
• 展示跨团队协作与产品推动的案例，体现落地能力
• 快速补充Agent相关理论知识（如ReAct、Plan-and-Execute模式）
• 学习数据治理与元数据管理工具，如Apache Atlas、Alation等
• 了解大模型应用架构，熟悉Prompt Engineering与RAG等概念

面试指南

• STAR法则：描述场景、任务、行动、结果，重点突出数据驱动的决策
• 从问题定义出发，先明确目标与边界，再拆解为可落地的模块设计
• 结合具体案例，展示你是如何平衡技术可行性与业务价值的
• 请举例说明你如何发现一个业务痛点并转化为数据产品？
• Data Agent的语义层应该如何设计？需要考虑哪些因素？
• 如果多个Agent需要协作，你会如何设计它们之间的交互协议？
• 如何衡量Data Agent的用户体验与效果？你会建立哪些指标？
• 你如何看待目前Agent技术的发展瓶颈？在产品层面如何应对？