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WorkBuddy-分发策略高级产品经理
WorkBuddy-分发策略高级产品经理
发布于 大约 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策略
推荐系统
搜索排序
数据分析
混合检索
用户体验
策略产品经理
Skill/Plugin/Mcp
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI Agent策略岗，技术深度与挑战性高，大平台资源丰富，工作地点固定且强度可能较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1950 个在招 · 其中产品经理 32 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 产品经理 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责腾讯WorkBuddy Agent生态的分发策略，核心工作是设计与优化Agent资产（如专家资源、技能库等）在搜索、推荐、对话等场景下的分发机制，以实现用户需求与生态资源的高效匹配
你需要构建智能排序与检索体系，管理资产冷启动，并建立科学的评估与治理体系，解决复杂场景下的用户体验问题
最低要求
拥有3年及以上搜索、推荐、广告或agent策略相关的产品设计经验，深入了解主流Harness框架架构及agent类产品的底层逻辑，对Tool Use技术有体系化的认知与实践积累
具备卓越的数据分析能力与实验设计专业度，能够从模糊复杂的业务场景中抽象出清晰的量化策略目标，独立完成从需求拆解、策略推导到上线推动及效果验证的全流程闭环管理
熟悉Skill、Plugin、MCP等主流智能体生态形态，擅长将多元化的业务逻辑转化为可落地执行的策略规则，确保技术方案与用户需求的精准适配
工作职责
负责WorkBuddy agent资产的全链路分发策略制定与执行，统筹专家资源、技能库、连接器及灵感案例等生态资产在agentic搜索、推荐及对话全场景的分发机制设计，显著提升用户需求与生态资产的高效匹配效率
主导构建混合检索与智能排序体系，深度掌握Harness运行机制原理，持续优化信息检索的实时响应能力与结果召回精准度，在多模态交互、多工具协同的复杂环境中平衡用户满意度、伙伴供给效能及商业化目标，设计科学高效的排序策略方案
建设生态资产的冷启动全流程管理，针对新上线的技能模块、专家资源或平台内容，设计定制化的冷启动流量扶持规则与效果评估模型，通过数据驱动的反馈闭环快速识别并放大优质资产的商业价值与用户影响力
建立覆盖全业务的科学评估框架与系统化agent治理体系，明确核心业务监控指标（如匹配准确率、任务完成率等），基于多维度数据分析持续迭代分发算法逻辑与agent质量管控标准，保障平台长期稳定运营
专注解决复杂上下文环境下的agent用户体验问题，精准定位调用失败、任务中断等高频痛点，通过技术协同与策略优化提升垂直场景中用户任务的“一次完成率”，打造流畅可靠的服务闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与前沿的AI Agent技术领域，技术深度与产品复杂度高，能积累稀缺的垂直领域经验
- 依托腾讯的平台资源与庞大用户基数，策略影响面广，能快速验证并看到成果
- 岗位要求高，能锻炼从复杂业务场景中抽象问题、设计策略并推动落地的综合能力
- AI Agent领域技术迭代迅速，需要持续跟进前沿技术（如Harness、MCP）并保持产品策略的敏捷性
- 作为高级岗位，对策略的系统性、数据驱动和闭环管理能力要求极高
- 适合具备扎实搜索推荐或策略产品背景，对AI Agent技术有强烈兴趣，善于通过数据驱动解决复杂问题，并享受在大型平台推动系统性创新的产品经理
缺点 / 挑战
- 需要同时平衡用户满意度、生态供给效能与商业化目标，多方目标的权衡与协调挑战大
角色解读
- 成为AI Agent分发策略领域的专家，深入影响产品核心算法与架构设计
- 向策略产品负责人或产品总监方向发展，统筹更大范围的业务线产品策略
- 可转向AI平台或基础架构产品方向，探索更底层的技术与产品结合点
- 制定并执行AI Agent资产的全链路分发策略，优化搜索、推荐、对话等场景下的资源匹配效率
- 设计混合检索与智能排序体系，平衡用户满意度、生态供给与商业化目标
- 管理生态资产冷启动流程，通过数据驱动识别并放大优质资产的价值
- 建立评估框架与治理体系，监控关键指标并持续优化算法与质量标准
- 年以上搜索、推荐或AI Agent策略产品经验，深刻理解Harness等Agent框架与Tool Use技术
- 卓越的数据分析与实验设计能力，能独立完成从策略设计到效果验证的全流程
- 熟悉Skill、Plugin、MCP等智能体生态，能将业务逻辑转化为可落地的策略规则
申请策略
- 在投递前，可尝试使用或研究腾讯的AI相关产品，理解其生态构建逻辑
- 面试中可准备1-2个关于如何从0到1构建或优化一个策略体系的详细案例
- 突出在搜索、推荐、广告或Agent策略领域的项目经验，量化阐述策略优化带来的核心指标提升
- 重点描述利用数据分析、A/B测试等手段，完成从策略假设到上线验证的全流程案例
- 明确列出对Harness、Tool Use、MCP等Agent相关技术栈的理解与实践认知
- 深入学习主流AI Agent框架（如LangChain, CrewAI）的运行原理，尤其是Harness与MCP等概念
- 加强复杂数据分析与实验设计能力，学习更高级的统计分析方法
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述过往项目，强调策略思考与数据闭环
- 对于开放性设计问题，从目标定义、策略分层、数据指标、迭代机制等方面系统阐述思路
- 结合对Agent技术的理解，从技术实现与产品体验的双重角度分析平衡点
- 请描述一个你过去负责的、涉及搜索推荐或策略优化的项目，你的核心策略是什么？如何衡量其成功？
- 如果让你为WorkBuddy的一个新上线技能设计冷启动策略，你会考虑哪些因素？如何评估效果？
- 在Agent的分发场景中，如何平衡用户体验（如任务完成率）、生态健康度（如技能使用率）和商业化目标（如收入）？
- 你对Harness框架或MCP（Model Context Protocol）这类技术概念有何理解？它们对Agent产品设计意味着什么？
- 系统梳理并复盘自己做过的最复杂的策略类项目，形成清晰的故事线
职位点评
薪资福利80
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
该职位为大型科技公司的高级产品经理岗位，薪资福利体系在行业内具有竞争力，能满足对薪资和职业稳定性的需求。
薪资信号偏高 (30K-50K/月)
成长发展
95较高
岗位处于AI Agent技术前沿，要求深度的技术理解与策略设计能力，能提供显著的专业技能成长和行业视野提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、Harness框架、Tool Use、Skill、Plugin、MCP、混合检索、智能排序
成长机会深度掌握Harness运行机制原理、持续优化、数据驱动的反馈闭环、持续迭代
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点明确在深圳现场办公，未提及远程或弹性工作安排。作为核心策略岗位，工作复杂度高，工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
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
85较高
参与构建下一代AI Agent交互范式，探索技术如何高效连接用户与服务，具有明显的创新性和一定的社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用户为本，科技向善、为用户创造价值、关注细节、关注本质、关注美好
创新程度开拓性创新（行业首创）
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