海尔
AI产品和交互体验工程师/专家
AI产品和交互体验工程师/专家
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交互设计
交互设计
Ai原生产品
交互设计
人机交互
信息架构
原型开发
多模态交互
大语言模型
用户研究
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI交互设计岗、技术栈领先、发展机会优渥、WLB待确认
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
3.5万
比交互设计中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 780 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 交互设计 · 37 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI原生产品的交互概念与体验框架设计，探索新型人机交互范式
需结合大模型、多模态等技术特性，设计自然流畅的用户流程与反馈机制，并通过高保真原型验证可行性
持续优化用户体验并沉淀设计规范，跟踪前沿技术趋势
最低要求
交互设计、工业设计、数字媒体、人机交互、计算机或相关专业
具备优秀的交互设计、信息架构、用户流程和原型设计能力，对细节和体验质量有较高要求
对大语言模型、生成式AI、多模态、Agent等技术有较好的理解和持续学习意愿
熟练使用Figma或类似设计工具，并具备至少一种可运行原型的实现能力
能够在技术和产品高度不确定的阶段快速探索、验证和迭代
具备良好的沟通表达、跨团队协作和问题解决能力
工作职责
参与AI Native产品的交互概念、体验框架和关键用户流程设计，探索区别于传统GUI的新型交互范式
面向文本、语音、视觉、手势、空间及多模态输入输出，设计自然、一致、可理解的交互体验
与产品、研究、算法及工程团队协作，理解模型能力、延迟、不确定性和失败模式，并将其转化为合理的交互机制
快速制作高保真交互原型和可运行Demo，通过真实体验验证产品概念和技术可行性
设计AI系统中的反馈、等待、打断、纠错、确认、可控性及异常恢复机制，提升用户信任和使用效率
参与用户研究、可用性测试和产品实验，通过定性与定量反馈持续优化体验
建立和沉淀AI交互设计模式、组件及设计规范，提高跨产品体验一致性与研发效率
持续跟踪生成式AI、Agent、Spatial Computing、AI Hardware等新型交互趋势并开展前瞻探索
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与AI Native与多模态交互的前沿探索，技术视野极具前瞻性
- 依托成熟企业平台，拥有充足的算力资源、数据支持与跨团队协同环境
- 成果将直接赋能海量智能硬件与软件产品，职业成就感与行业影响力强
- 复合型能力要求（设计+技术理解+原型实现），显著提升个人职场壁垒
- AI模型能力迭代快且存在不确定性，需频繁调整设计方案以适应技术波动
- 适合具备扎实交互设计功底、对AI技术充满热情、适应高不确定性环境且渴望突破传统GUI边界的复合型人才
缺点 / 挑战
- 多模态交互缺乏成熟行业标准，需自主摸索验证路径，试错成本较高
- 跨学科协作密集，需同时对齐产品、算法、工程多方预期，沟通压力大
- 前沿探索期可能面临需求模糊、考核指标难以量化的挑战
角色解读
- 纵向深耕：向首席交互设计师、AI体验架构师演进，主导集团级交互战略
- 横向拓展：转型AI产品经理或体验策略负责人，统筹从概念到商业化的全链路
- 前沿探索：加入Spatial Computing或具身智能交互团队，成为下一代终端交互专家
- 主导AI原生产品的交互概念设计与体验框架搭建，定义新型人机交互范式
- 针对文本、语音、视觉等多模态输入，设计自然流畅的用户流程与系统反馈机制
- 产出高保真原型与可运行Demo，协同算法与工程团队验证技术可行性并迭代优化
- 沉淀AI交互设计规范与组件库，组织用户研究与可用性测试以持续提升体验质量
- 扎实的交互设计功底，精通信息架构、用户流程梳理与高保真原型制作
- 熟练掌握Figma等主流设计工具，并具备基础的前端或动效原型实现能力
- 深入理解大语言模型、生成式AI、多模态及Agent的技术边界与不确定性特征
- 出色的跨部门协作与沟通能力，能在高度不确定的产品阶段快速推进验证
申请策略
- 提前研究海尔旗下智能家电与全屋互联产品线，思考AI交互如何无缝融入现有生态
- 准备1-2个应对“模型失败/延迟”的交互兜底方案案例，面试时重点阐述设计逻辑
- 突出展示AI/多模态相关的设计作品，强调从概念到可运行Demo的完整闭环
- 量化说明原型验证带来的体验提升指标（如任务完成率、错误率下降、用户满意度等）
- 详细列举跨职能协作案例，体现与技术/产品团队高效对齐与推进项目的能力
- 附上交互设计规范沉淀文档或组件库链接，展现系统化思维与复用意识
- 补充Prompt Engineering基础与LLM上下文窗口、延迟特性的理解，便于设计合理交互
- 学习基础前端框架（如React/Vue）或低代码原型工具，提升可运行Demo的实现效率
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出“问题背景-设计假设-原型验证-数据反馈-迭代结论”的完整链路
- 针对技术不确定性场景，强调“渐进式披露”、“可控性设计”与“优雅降级”三大原则，并结合具体交互组件说明
- 展示跨团队沟通策略，说明如何通过共同制定验收标准、定期同步模型更新日志来降低协作摩擦
- 当大模型输出延迟较长或结果不确定时，你会如何设计等待状态与反馈机制？
- 请分享一个你从0到1构建的多模态交互原型案例，你是如何验证其可行性的？
- 面对算法团队提供的模型能力边界，你如何调整交互设计以确保用户体验一致性？
- 你认为当前AI助手交互最大的痛点是什么？如果是你，会优先改进哪个环节？
- 深入研究Apple Vision Pro、Microsoft Copilot、Google Gemini等头部AI产品的交互范式，提炼优劣对比
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
上市公司平台提供稳定的职业环境与完善的福利保障，上海地区薪酬水平具备市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
深度参与前沿AI交互探索，技术栈新颖且成长空间广阔，能积累稀缺的复合型经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、GenAI、Multimodal、Agent、Spatial Computing
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性办公或WLB政策，AI创新团队通常节奏较快，需做好高强度投入准备。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
致力于重塑人机交互范式，推动AI技术普惠化落地，具有较强行业使命感与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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