腾讯营销-数据Agent产品经理(深圳/上海)

优缺点分析

角色解读

• 在腾讯营销体系内，可向高级产品经理、产品专家方向发展，深入AI+数据领域
• 积累AI Agent产品经验后，可跨业务线成为数据智能产品负责人
• 未来可转型为AI产品总监或创业方向，技术与管理路径皆可
• 规划并落地营销数据智能体产品，建设数据资产管理与应用的全链路智能体
• 构建智能体产品评测与迭代闭环，与工程、算法团队协作提升产品质量
• 封装和优化面向Agent的数据工具，沉淀业务知识与分析技能
• 探索AI新应用，扩展产品形态，推动数据赋能与提效
• 扎实的数据平台产品经验，具备数据分析能力，了解数仓、数据挖掘、机器学习
• AI应用产品经验，熟悉LLM、Agent、RAG、PE原理及实践
• 有智能体产品搭建经验，熟练使用OpenClaw、Claude Code、Codex等工具者优先
• 主动积极、勤奋踏实，具备强烈的进取心和良好的沟通协作能力

申请策略

• 了解腾讯营销业务（如广告、用户增长）相关的数据产品，在面试中展现业务理解
• 强调“用户为本，科技向善”的价值观与个人理念契合
• 突出数据平台产品经验，具体展示数据分析、数据工具建设成果
• 强调AI应用项目经验，尤其是Agent、LLM相关的产品设计与落地案例
• 展示与工程、算法团队的协作经验，体现闭环迭代能力
• 如有BI+AI或智能体产品经验，务必重点描述
• 补充LLM、Agent原理知识，动手搭建简单RAG系统或Agent应用
• 学习OpenClaw、Claude Code、Codex等工具，体验其能力

面试指南

• STAR法则：先讲背景与目标，再说具体行动，最后突出成果与学习
• 技术+业务结合：回答时不仅说技术方案，更要强调如何解决业务痛点
• 闭环思维：体现从规划到上线再到迭代的完整思路，重视数据反馈
• 请介绍一个你主导的数据产品或AI产品，从规划到落地的过程
• 如何看待LLM在营销数据智能中的应用？请举例说明
• 如何评估一个Agent产品的质量？你会设计哪些评测指标？
• 你如何与工程、算法团队协作，推动项目迭代？请举一个具体案例
• 请简述RAG的原理，以及它在数据产品中可能的落地场景