AI应用产品经理

优缺点分析

角色解读

• 在AI+工业智能方向持续深耕，从平台产品经理成长为AI应用/智能体产品方向的资深专家
• 若平台逐步对外开放商业化，可向平台商业化负责人、产品线负责人方向发展，承担营收与生态指标
• 积累机器人、自动控制、工业流程编排等领域知识后，可横向拓展至工业互联网、智能制造等更大场景的产品岗位
• 负责基于行为树的图形化工作流开发平台从需求到上线的全链路产品工作，服务内部研发团队与外部开发者两类用户
• 独立完成Web端原型、交互规范与产品方案设计，撰写并维护PRD、开发者手册、用户手册等文档
• 联动研发、测试、算法团队推进迭代，负责用例评审、功能验收与问题复盘，保障交付质量
• 持续收集用户反馈优化产品，并支撑大模型、智能体辅助工作流自动生成等能力升级
• 扎实的B端平台产品能力：需求拆解、优先级排序、原型设计、PRD撰写、迭代推进与验收全流程独立完成
• 图形化/可视化工具类平台设计经验，理解Web前后端协作方式与云边端协同架构的基本逻辑
• 对工作流引擎、低代码流程编排、行为树等技术原理有基本认知，能与算法和技术团队高效对话
• 跨团队沟通推动与抗压能力，能够适应驻场工作模式并对接多方需求

申请策略

• 投递前了解海尔在工业互联网与智能制造方向的平台布局，面试中能说出你对该平台服务对象的理解会加分
• 提前确认驻场地点与频次、团队规模与汇报关系，避免入职后与预期不符
• 重点突出完整负责过的B端平台类产品，用「用户规模/接入团队数/需求吞吐量」等量化指标体现平台价值
• 单独列出图形化、可视化工具或低代码/流程编排类产品经历，说明你设计过哪些节点、画布、配置化交互
• 若有AI算法封装、大模型或智能体相关产品经验，务必单独成段描述，这是JD中的明确加分项
• 体现跨团队推动能力，例如如何协调研发、测试、算法多方保障迭代节奏的具体案例
• 提前补足行为树、工作流引擎、低代码流程编排的基础原理，能说清节点编排、执行调度、状态管理等概念
• 了解大模型与智能体在流程自动生成中的应用范式（如自然语言生成工作流、Agent工具调用），准备1-2个行业案例

面试指南

• 用STAR结构讲平台产品案例：先讲清用户是谁、痛点是什么，再讲你的方案与取舍，最后用量化结果收尾
• 技术类问题采用「我理解的概念+我的产品设计思路+我验证过的结果」三段式，坦诚区分「熟悉」与「了解」
• 推动类问题强调机制而非个人英雄主义：需求评审机制、优先级评估标准、跨团队对齐节奏、风险预警方式
• 请描述一个你从0到1负责的B端平台产品，你是如何做需求收集、拆解和优先级排序的？
• 你如何设计图形化/可视化编辑类产品的交互？遇到过哪些可用性或性能上的取舍？
• 你了解行为树或工作流引擎吗？如果让你设计一个工作流编排画布，你会如何拆解功能模块？
• 当内部研发团队的需求优先级冲突、资源不足时，你如何推动落地？
• 你如何看待大模型/智能体在流程自动生成中的应用？如果由你规划，第一步会做什么？