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AI模型策略产品经理 - 飞书 Aily & 妙搭
AI模型策略产品经理 - 飞书 Aily & 妙搭
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Agent开发
Ai产品经理
Prompt Engineering
Sft/Rl
大模型(Llm)
数据分析
数据评测
策略优化
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿大模型赛道、侧重策略与评测、技术成长极佳、工作节奏偏快
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，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
与产品经理中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
14 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 产品经理 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
负责飞书Aily与妙搭团队的AI模型策略工作，构建企业场景下的内容理解与数据处理体系，主导AI策略全流程优化与Agent效果评测
通过数据驱动定位模型瓶颈，设计可复用策略框架，提升大模型在企业协作场景的落地效果与用户体验
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程等算法相关专业优先，或具备AI策略/评测/大模型产品经验者优先
深度参与大模型相关产品落地，熟悉LLM技术路径与应用边界，对Agent、SFT/RL调优、评测驱动优化等方向有实践经验或深刻理解
技术背景扎实，能与算法、研发团队深度协作，理解技术方案并转化为清晰的产品需求与迭代路径
具备逻辑分析与数据敏感度，自驱力与跨团队协同能力突出，对AI领域有持续学习热情与探索欲
思维活跃、乐于接触新鲜事物，勇于跨界思考与创新尝试者优先
工作职责
负责企业场景下内容理解体系构建，优化数据的处理与提取能力，为LLM落地提供高质量、高可靠的数据供给，加速大模型在企业协作场景的规模化应用
主导AI策略全流程优化，联动算法团队定位模型效果瓶颈，定义理想态并输出可落地的优化方案，持续提升各模块核心指标，并将优化成果沉淀到Agent产品中，直接改善用户体验
从复杂业务场景中提炼共性需求，完成策略定义与抽象，设计可复用的策略框架与能力组件，支撑多业务场景的高效扩展与快速迭代
搭建完整的AI产品效果评测体系，制定专业评测集与量化评估标准，通过数据驱动定位模型能力缺陷，推动算法优化方向落地，对AI功能的最终效果与用户体验负责
协同解决AI Agent任务执行中的核心策略问题，优化Agent任务准确性与执行效率，提升复杂场景下的人机协作体验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦最前沿的Agent与大模型赛道，技术栈领先且业务场景丰富
- 直属飞书官方核心团队，平台资源雄厚，能直接接触一线企业客户痛点
- 深度拥抱AI的工作文化，日常即可实践高效办公模式，个人成长极快
- 强调数据驱动与策略抽象，有助于培养系统化的AI产品方法论
- 大模型技术迭代极快，需保持高强度学习以跟上算法演进步伐
- 需频繁与算法/研发团队对齐目标，跨部门沟通成本与协调难度较大
- 适合具备扎实技术背景、对大模型与Agent充满热情，且擅长在复杂业务中抽象策略的复合型产品经理
缺点 / 挑战
- 企业级场景复杂度高，策略落地常面临数据噪声与效果瓶颈的双重压力
角色解读
- 向AI产品专家或首席产品经理方向发展，深耕大模型与企业级Agent商业化落地
- 拓展至AI战略或业务负责人角色，统筹多产品线的大模型技术应用与生态建设
- 积累前沿AI工程化与策略调优经验，成为行业内稀缺的复合型AI产品人才
- 负责企业级AI Agent的内容理解与数据处理体系构建，保障大模型落地的数据质量
- 主导AI策略的全流程优化，联动算法团队定位模型瓶颈并输出可落地的改进方案
- 搭建AI产品效果评测体系，制定量化标准并通过数据驱动推动算法迭代
- 设计可复用的策略框架与能力组件，提升Agent在复杂业务场景中的执行效率
- 深入理解LLM技术路径及应用边界，熟悉Agent架构及SFT/RL调优原理
- 具备扎实的技术背景与数据分析能力，能将技术方案转化为清晰的产品需求
- 掌握AI产品评测方法论，能独立设计评测集并量化评估模型效果
- 优秀的跨团队协同能力与逻辑思维，能在复杂业务场景中抽象共性需求
申请策略
- 提前研究飞书Aily与妙搭的核心功能，准备针对现有Agent痛点的优化思路
- 面试中展现强烈的自驱力与跨界创新思维，突出对AI Native办公模式的深刻理解
- 重点突出大模型相关产品的落地经验，尤其是策略优化与效果评测的具体案例
- 详细展示技术背景，如熟悉SFT/RL调优、数据处理流水线或Agent架构设计
- 用量化数据证明过往项目对核心指标（如准确率、召回率、用户体验）的提升效果
- 系统学习Prompt Engineering、RAG架构及主流LLM评测基准（如C-Eval、SuperCLUE）
- 补充SQL/Python数据分析技能，提升独立挖掘数据洞察与构建评测集的能力
- 关注Agent开发框架（如LangChain、AutoGen）的最新动态，了解工程化落地细节
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出‘问题定义-数据洞察-策略设计-效果验证’的闭环逻辑
- 强调数据驱动思维，展示如何通过拆解指标、建立基线、A/B测试来科学归因
- 体现技术与业务的平衡能力，说明如何在技术可行性与用户体验之间寻找最优解
- 请分享一个你主导的AI策略优化案例，你是如何定位瓶颈并推动算法迭代的？
- 面对企业场景下复杂多变的数据分布，你会如何构建高可靠的LLM数据供给体系？
- 如何设计一套科学有效的AI产品评测体系？请举例说明你的量化评估标准
- 当算法团队认为当前模型已达上限，而业务方要求显著提升效果时，你如何应对？
- 深入研究大模型评测方法论（如自动化评测、人工标注、红队测试），准备相关实战经验
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资范围未明确披露，但结合杭州地区大模型产品经理市场行情及岗位技术要求，整体薪酬预期处于行业中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
90较高
岗位深度绑定大模型与Agent前沿技术，提供丰富的策略调优与评测实战机会，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、SFT、RL、Prompt Engineering、RAG
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂节奏较快，大模型迭代期工作压力较大，但团队倡导AI Native办公模式，可能带来一定效率提升。
工作模式未明确
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
75中等
致力于探索Agent在企业生产力场景的应用，直接赋能千万级企业用户提效，具有显著的商业价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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