瑞幸咖啡
【2027届校招】AI产品经理-北京/厦门
【2027届校招】AI产品经理-北京/厦门
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai产品经理
Rag
Vibe Coding
产品方案设计
大模型
数据分析
跨团队协作
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
巨头校招、前沿AI技术栈、高成长潜力、业务场景丰富
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.0万
比AI产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
53 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 250 个在招
职位详情
关于这个职位
瑞幸咖啡2027届校招AI产品经理，负责将大模型与Agent技术落地于C端导购、企业级应用及智能硬件等场景
需深入业务一线识别高价值场景，完成从需求定义、方案设计到上线验证的全流程，并通过数据驱动产品迭代，推动技术与业务的深度融合
最低要求
届硕士及以上学历
人工智能、计算机科学、工业工程等相关背景优先
对大模型、Agent有扎实理解与强烈兴趣，能讲清其能力边界、典型形态（如 RAG、工具调用、多 Agent 协作）与适用场景
有 Vibe Coding经验和可演示的 AI 应用或 Agent等（课程、竞赛、Hackathon、个人项目、开源或实习均可）
具备优秀的问题拆解与逻辑分析能力，能在信息不完整时抓住本质，给出可验证的方案
有强 ownership 和快速学习能力，对用技术解决真实业务问题有热情
沟通清晰，善于跨团队协作
工作职责
深入业务一线，与营销、运营、供应链、研发等团队协作，识别能用 AI 重构的高价值场景，把模糊问题定义为清晰、可落地的产品方案;
参与 AI 产品与Agent的设计：定义任务流程、工具（Skill）调用、人机协作方式与异常兜底，推动从原型到上线;
与算法、研发、数据、设计紧密配合，推进开发、联调与灰度发布，对功能的真实体验和交付结果负责;
建立评测与效果度量体系，定义使用率、任务完成率、效率提升与业务结果等指标，用数据驱动迭代，并沉淀可复用的方法与资产;
持续跟踪大模型与 Agent 前沿，快速验证新技术并转化为产品能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 核心业务场景：直接服务于瑞幸核心营销与运营链路，业务影响力大，数据丰富
- 前沿技术栈：接触大模型、Agent等最新AI技术，技术成长空间广阔
- 平台背书：上市公司巨头校招，简历含金量高，培训体系完善
- 全流程参与：非边缘执行，有机会参与从0到1的产品设计与落地全过程
- 技术落地难度：AI效果的不确定性高，需处理复杂的异常兜底与效果度量
- 跨部门协调：需与多个业务线及技术团队深度协作，沟通成本高
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备较强逻辑思维与动手能力、渴望在真实业务场景中验证AI价值的应届生
缺点 / 挑战
- 快速迭代压力：需紧跟AI技术前沿，保持高强度的学习与验证节奏
角色解读
- 纵向深耕：成为AI产品领域专家，主导复杂AI系统设计与商业化落地
- 横向拓展：向AI战略、业务增长负责人转型，统筹更大范围的业务与技术融合
- 技术复合：深化对底层模型的理解，成长为懂技术的产品架构师或技术型管理者
- 深入业务一线，识别营销、运营、供应链等场景中可用AI重构的高价值机会
- 设计AI产品与Agent架构，包括任务流程、工具调用及人机协作模式，推动从原型到上线
- 建立产品效果评测体系，通过数据驱动迭代，提升用户体验和业务指标
- 跟踪大模型前沿技术，快速验证并将其转化为实际产品能力
- 扎实的AI理论基础，特别是大模型、Agent、RAG及多Agent协作机制
- 具备Vibe Coding能力或有可演示的AI应用/Agent项目经验
- 优秀的问题拆解与逻辑分析能力，能在模糊需求中定义清晰方案
- 极强的跨团队协作能力与Owner意识，能与算法、研发、数据等多方高效配合
申请策略
- 准备一个完整的AI项目案例，重点阐述从需求发现到最终落地的全过程
- 了解瑞幸咖啡当前的业务痛点及AI应用场景，展现业务洞察力
- 突出AI相关项目经历，特别是Agent、RAG或LLM应用的具体实践与成果
- 展示Vibe Coding能力或可演示的AI Demo，证明动手实现能力
- 强调在复杂场景下拆解问题、定义产品方案的能力，提供具体案例
- 体现跨团队协作经验与Owner意识，说明如何推动项目落地
- 深入学习主流大模型框架（如LangChain, LlamaIndex）及Agent开发模式
- 掌握基本的Prompt Engineering技巧及AI应用评测方法
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景、个人贡献及量化成果
- 结构化思维：分析问题时分层次（技术、业务、数据），给出系统性解决方案
- 数据驱动：强调如何通过实验设计、A/B测试等手段验证假设与优化效果
- 业务导向：始终将技术方案与业务目标（如GMV、效率、体验）挂钩
- 请介绍一个你参与的AI应用或Agent项目，你在其中承担的角色及遇到的最大挑战是什么？
- 如何评估一个AI功能的效果？你会定义哪些关键指标？
- 在大模型应用中，如何处理幻觉或错误输出？有哪些兜底策略？
- 如果业务方提出的需求无法直接用现有AI技术实现，你会如何沟通和处理？
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的校招岗位，薪资福利体系完善且处于市场中上水平，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
92较高
岗位聚焦大模型与Agent前沿技术，且有产品专家带领，能提供极高的技术成长与职业发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG、Vibe Coding、AIoT
成长机会在产品专家的带领下、沉淀可复用的方法与资产、快速验证新技术
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，但JD未明确提及加班情况，WLB程度取决于具体团队文化。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过AI技术赋能零售业务，提升效率与用户体验，具有明确的商业价值与社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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