AI产品经理-AI实验室-2027届

优缺点分析

角色解读

• 从AI产品实习生成长为AI产品经理，深入产业级AI应用场景
• 未来可向AI解决方案架构师或技术产品专家方向发展，主导AI与行业结合
• 或向科研自动化领域深化，成为AI for Science方向的资深产品专家
• 参与AI科研自动化框架的需求分析与功能设计，推动产品从概念到落地
• 协助跨方向协同，跟踪材料仿真、能耗优化等研究进展，确保项目对齐
• 负责原型设计、文档编写及项目跟进，与研发团队紧密合作迭代Agent能力
• 分析实验反馈与数据，制定产品改进方案，持续优化自动化流程
• 具备AI产品实习或搭建Agent应用的动手经验，理解产品研发全流程
• 对AI技术和大模型有浓厚兴趣，了解AI for Science或材料/制造领域
• 熟练进行产品原型设计（如Figma）和数据分析，能基于数据驱动决策
• 优秀的沟通与跨团队协调能力，能与研究员和工程师高效合作

申请策略

• 在求职信中表达对AI for Science的真实兴趣，以及长期实习的承诺
• 提前了解小米AI实验室的产品方向，准备针对性的问题或建议
• 突出过往AI产品实习经历，尤其是搭建Agent应用或参与大模型产品的经验
• 强调数据分析能力和原型设计作品，展示从用户角度思考的案例
• 体现跨团队协作成果，例如如何拉通不同方向团队推进项目
• 如有AI for Science相关项目或论文，重点展示领域理解
• 学习Agent框架（如LangChain、AutoGPT）并尝试搭建简单应用
• 补充AI for Science基础知识，了解材料科学或制造领域的常见问题

面试指南

• 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和所学
• 对于设计类问题，先明确用户需求和目标，再拆解功能模块，最后评估可行性
• 对于协作问题，强调沟通方法、共识建立和折中方案，体现团队导向
• 请分享一个你参与过的AI产品实习项目，你在其中扮演什么角色？
• 你如何理解科研自动化？AutoResearch框架应该实现哪些核心功能？
• 如何设计一个Agent来简化材料仿真流程？请给出思路
• 在跨团队协作中，你如何处理研究员和工程师之间的意见分歧？
• 请举一个你用数据驱动产品改进的例子