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AI全栈产品经理（J100130）
AI全栈产品经理（J100130）
发布于 大约 20 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析
RAG
AI产品
用户研究
原型设计
Vibe Coding
端到端落地
AI 估算 · 20k–40k
AI产品经理稀缺，大厂薪资竞争力强，技能要求高，月薪20-40K合理。
职位详情
关于这个职位
这是一个百度AI全栈产品经理岗位，负责从用户研究到产品落地的全流程
你需要用Cursor等工具快速构建原型，将前沿AI模型能力转化为用户功能，推动AI在文库和网盘场景中的创新
适合热爱AI、有创业精神、能独立端到端交付的产品经理
最低要求
产品热爱：把做产品本身当作热爱的事，坚信AI，对“必须做出来”有不可抑制的冲动，能在不确定中前行，有创业精神优先
全栈视野：2年以上独立AI产品经验，对 AI 有持续输入思考，有全栈产品视野，擅长端到端落地，能讲清楚 Claude / GPT / Gemini / 国内主流模型各自的适用场景，简历里能看到自己亲手做成的事
Vibe Coding：熟练使用 Cursor / Claude Code / Lovable 等工具，写得出可运行的原型，不依赖工程也能验证一个想法
用户体验：对用户体验交互细节敏锐，能从一个微小卡点反推出整条流程的设计问题
不必满足上面每一条，如果你相信“AI + 应用”的价值，并觉得自己能创造独特贡献，也辛苦请您把简历发给我们
工作职责
用户研究：扎进用户真实使用场景，识别"AI 应用蓝海"机会，用一手用户研究为团队决策提供依据，验证 PMF
方案洞察：围绕文库和网盘，把前沿模型能力（多模、Agnet、skill等）翻译成普通用户会用的功能，对用户体验结果负责
Vibe Coding ：用 Cursor / Claude Code 自己搭原型、跑实验，把想法快速变成可演示的Demo
端到端落地：从用户调研、 原型、PRD、用户体验评测、灰度发布到归因分析，每一步自己走完
数据分析：建立北极星指标、漏斗与渠道分析体系，识别结构性增量并量化每一次产品决策
团队共创：与算法、工程、设计、增长紧密协作，做团队的“催化剂”而非“传话筒”
优先资格
极大加分项：有开发或脚本能力，能自己跑 prompt 实验、搭原型，熟悉 MCP、Agent、Skills、RAG、Function Calling 等 AI 工程架构，极大加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为AI巨头，提供前沿技术平台和海量用户数据，产品影响力大
- 全栈产品经验积累，从用户研究到技术实现全链路锻炼，职业能力全面提升
- 接触最新AI技术（Agent、RAG、MCP等），保持技术敏锐度，提升个人竞争力
- 对个人能力要求高：需同时具备产品思维、技术理解力和动手能力，学习曲线陡峭
- 工作强度可能较大，需要快速迭代和响应，适合抗压能力强的求职者
- AI领域技术更新快，需要持续学习和跟进，否则容易落后
- 适合有2年以上AI产品经验、热爱技术驱动产品、享受从0到1过程的全栈产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深耕AI产品领域，成为AI产品专家，向高级产品经理、产品总监发展
- 积累端到端产品经验后，可转向AI创业或主导创新业务线
- 借助百度平台，向AI应用创新方向深度发展，成为行业有影响力的产品负责人
- 深入用户真实使用场景，识别AI应用蓝海机会，通过用户研究为团队决策提供依据
- 将前沿模型能力（如多模态、Agent等）转化为普通用户易用的功能，负责文库和网盘的AI产品体验
- 使用Cursor/Claude Code等工具快速搭建原型并跑实验，验证产品想法
- 端到端负责产品落地，从用户调研、原型、PRD、灰度发布到归因分析，全程主导
- 扎实的用户研究和数据分析能力，能建立北极星指标和漏斗分析体系
- 全栈AI产品视野，熟悉主流模型（Claude/GPT/Gemini等）的适用场景，能独立设计AI功能
- 强大的动手能力，熟练使用Cursor、Claude Code等Vibe Coding工具，能快速构建可运行原型
- 优秀的团队协作和沟通能力，能与算法、工程、设计等部门紧密配合，充当团队催化剂
申请策略
- 准备一份能体现端到端能力的作品集，包括用户研究报告、原型Demo、数据分析案例
- 关注百度文库和网盘现有AI功能，提前思考优化点，在面试中展示洞察力
- 突出独立负责的AI产品项目，展示从用户研究到上线的完整经历
- 强调使用Cursor等工具搭建原型的经验，并提供Demo或效果截图
- 体现对主流AI模型的深入理解，能对比分析不同模型的适用场景
- 学习Cursor、Claude Code等工具，练习快速搭建原型
- 熟悉MCP、Agent、Skills、RAG等AI工程架构，能独立进行Prompt实验
面试指南
- 采用STAR原则：背景-任务-行动-结果，突出用户研究和数据分析过程
- 强调从用户需求出发，快速验证迭代，用数据驱动决策
- 展示技术理解力，说明如何在模型能力和用户体验之间取得平衡
- 你如何识别AI应用蓝海机会？请举例说明
- 请讲述一个你如何将前沿模型能力转化为用户功能的案例
- 你使用Cursor或类似工具搭建过什么原型？效果如何？
- 你如何定义和衡量产品的成功？请结合具体项目说明
- 当你与算法工程师意见不一致时，如何推动项目前进？
匹配度报告
69
综合匹配度
大厂AI产品岗，前沿技术栈，高成长但WLB一般。
适合人群
追求技术成长和前沿项目、能接受较强工作节奏的产品经理。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展90
工作生活45
使命价值75
薪资福利匹配
65中等
薪资未明确披露，但大厂产品经理薪资通常有竞争力，结合职级和技能要求，属于中上水平。JD未提及福利，补偿性动机满足一般。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿AI技术（Agent、RAG等）和全栈产品能力，成长空间大，对个人技能提升非常有帮助。符合追求技术成长的产品经理。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、多模态、Agent、RAG、Function Calling、MCP、Cursor、Claude
业务类型profit_center
工作生活匹配
45较低
工作地点在北京，以现场办公为主，未提及弹性或远程，WLB信号不明。互联网大厂产品岗通常节奏快，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
AI产品对社会有一定价值，但JD未突出使命导向。行业高速增长，创新性强，但社会影响力中性。总体上意义感动机较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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