传音
AI产品经理（重庆）(J20343)
AI产品经理（重庆）(J20343)
发布于 1 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
Agent平台
Llm应用
Multi-Agent
Prd撰写
Prompt Engineering
Rag
竞品分析
需求分析
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI Agent产品岗，技术成长空间极大，行业前景广阔，但WLB情况未明。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.5万
比AI产品经理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 700 个在招 · 其中AI产品经理 18 个
市场机会
选择不多
重庆 · AI产品经理 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责企业级Agent平台的产品规划与设计，涵盖Agent创建、多智能体协作、RAG知识库融合等核心功能
你需要参与需求调研、竞品分析，并与算法工程团队协同推进产品落地，是深入AI前沿技术应用的绝佳起点
最低要求
计算机、人工智能、软件工程、信息管理、工业设计等相关专业本科及以上学历
对 LLM 应用有基本认知，了解 Prompt Engineering、Function Calling、RAG、上下文窗口管理等概念中的至少一项
具备良好的逻辑思维能力，能将业务场景拆解为结构化的任务流程
熟练使用 Figma / Axure / 飞书文档等工具中的至少一种，具备基本的原型绘制与文档撰写能力
工作职责
参与企业级 Agent 平台的产品规划与设计，协助完成 Agent 创建、配置、编排、部署、监控等核心功能的需求分析与 PRD 撰写
参与企业客户在智能办公、业务流程自动化、知识管理等场景下的需求调研，协助完成用户访谈、场景拆解与需求整理
参与 Agent 平台工具生态体系的产品设计，协助定义工具注册、API 集成、权限管控等产品机制
参与多智能体（Multi-Agent）协作与编排产品方案的设计，协助梳理任务分解、角色定义、消息流转、人工介入等交互流程
参与 RAG / 知识库与 Agent 融合产品的设计，协助定义知识接入、检索增强、上下文管理等模块的产品逻辑
协助建立 Agent 效果评估机制，参与评测指标设计（如任务完成率、准确率、工具调用成功率等），配合完成效果分析与迭代建议输出
参与 Agent Harness 架构相关的产品设计，协助定义 Agent 运行环境、沙箱隔离、执行调度、可观测性（日志/追踪/回放）等基础设施的产品逻辑
与算法、工程、设计团队协同推进产品开发，跟进开发进度，参与上线后的效果复盘
跟踪 Agent、LLM 应用、MCP 协议等行业趋势与竞品动态（如 Dify、Coze、LangChain、AutoGen 等），协助输出竞品分析报告
优先资格
有产品经理相关实习经验者优先
有 AI / LLM / Agent 方向产品实习经验者更佳
对 Agent 架构有初步了解，知道规划（Planning）、推理（Reasoning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）等模块的基本含义者优先
了解 Harness 架构的基本概念，理解 Agent 运行框架（如执行沙箱、工具调度、生命周期管理、可观测性等）在产品层面的含义
有相关调研或实践者优先
理解 AI 原生产品（AI Native）的设计理念，能区分“AI 原生产品”与“传统产品 + AI 功能”的本质差异，对 AI-first 的产品设计思维有初步认知
有 AI 产品相关课题研究、课程设计、竞赛项目或毕业设计经验者优先
有技术背景（如开发经验、数据结构基础）者优先，能与算法/工程团队进行有效沟通
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent与LLM应用的最前沿，能深度接触Multi-Agent、RAG、Harness等硬核技术，技术壁垒高
- 企业级Agent平台属于B端核心基础设施，业务场景丰富，能积累扎实的企业数字化转型产品经验
- 传音作为知名智能终端企业，平台资源广阔，能为AI产品落地提供丰富的硬件与生态支持
- AI技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习，跟进最新的模型能力、协议（如MCP）与竞品动态
- 适合对AI大模型及Agent技术有浓厚兴趣，具备较强逻辑思维与技术理解力，且希望在B端AI基础设施方向深耕的复合型产品人才
缺点 / 挑战
- B端Agent产品涉及复杂的底层架构（如沙箱隔离、执行调度），对产品经理的技术理解深度要求较高
角色解读
- 初期作为AI产品新人，快速积累Agent/LLM底层技术认知与企业级B端产品经验
- 中期可成长为独当一面的AI产品专家，主导复杂多智能体系统或AI原生产品的从0到1
- 长期可向AI产品总监或AI业务负责人方向发展，引领企业智能化转型
- 负责企业级Agent平台的核心功能规划与设计，包括Agent创建、多智能体协作、RAG知识库融合等
- 深入企业客户场景进行需求调研，拆解智能办公、业务流程自动化等需求，并输出PRD和原型
- 跟踪AI行业趋势与竞品动态，与算法和工程团队协同推进产品落地与效果评估
- 具备扎实的AI技术认知，熟悉LLM、Prompt Engineering、RAG、Agent架构等核心概念
- 拥有优秀的产品设计与需求分析能力，熟练使用Figma/Axure等工具，能将复杂业务场景结构化
- 具备较强的逻辑思维与跨团队沟通能力，能有效衔接算法、工程与设计团队
申请策略
- 准备一份针对传音业务场景的AI Agent应用构想或竞品分析报告，在面试中展示你的行业洞察与产品Sense
- 突出在AI/LLM/Agent方向的产品实习或项目经验，详细描述参与的Agent编排、RAG融合或工具生态设计
- 展示对AI Native设计理念的理解，提供区分传统产品与AI原生产品的思考案例或竞品分析报告
- 强调技术背景或跨团队沟通经历，证明能与算法/工程团队同频对话，降低沟通成本
- 深入学习Agent架构（Planning、Reasoning、Memory、Tool Use）及Harness概念，尝试使用Dify、Coze等工具进行实操
- 提升B端产品方法论，学习如何将复杂的AI技术能力转化为企业客户可理解的业务场景与解决方案
面试指南
- 采用“概念理解+场景拆解+落地方案”的框架，先清晰定义技术概念，再结合具体企业场景说明设计思路，最后给出评估或优化方案
- 使用STAR法则描述过往项目经验，重点突出你在复杂需求拆解、跨团队协同以及解决技术落地难点中的具体贡献
- 请谈谈你对“AI原生产品”与“传统产品+AI功能”本质差异的理解，并举例说明
- 如果让你设计一个企业级Multi-Agent协作系统，你会如何梳理任务分解、角色定义和消息流转？
- 在RAG与Agent融合的产品设计中，如何解决知识检索准确率和上下文窗口管理的问题？
- 你如何评估一个Agent产品的效果？请设计一套评测指标体系
- 深度体验Dify、Coze、LangChain等主流Agent平台，熟悉其核心功能与交互逻辑，形成自己的产品见解
- 了解传音的主营业务及海外市场布局，思考AI Agent如何赋能其智能终端生态或企业级服务
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
AI产品经理属于当前市场热门的高附加值岗位，结合重庆地区的薪资水平，整体薪酬具备较强竞争力，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.8万/月）
成长发展
90较高
岗位深度聚焦Agent、LLM、Multi-Agent等前沿AI技术，技术栈极具前瞻性，能为求职者提供极高的技术视野与能力成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、Prompt Engineering、RAG、Multi-Agent、MCP协议、Harness架构
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为AI前沿产品岗且涉及跨团队协同与竞品跟踪，工作节奏可能较快，WLB情况需进一步确认。
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
80较高
AI Agent与LLM应用正处于行业爆发期，岗位致力于企业级智能化转型，具有较高的行业前景与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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