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WorkBuddy-分发策略高级产品经理(北上深)
WorkBuddy-分发策略高级产品经理(北上深)
发布于 2 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
Mcp
分发策略
实验设计
搜索推荐
数据分析
用户体验
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
腾讯核心AI赛道、前沿Agent策略、高薪高成长、工作强度可能较大
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
4.8万
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 1890 个在招 · 其中产品经理 63 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 产品经理 · 约 340 个在招
职位详情
关于这个职位
负责WorkBuddy智能体资产的全链路分发策略制定，构建混合检索与智能排序体系，优化用户与生态资产的匹配效率
通过数据驱动和实验设计，解决Agent冷启动、治理及复杂场景下的用户体验问题，平衡商业化目标与用户满意度
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
- 处于AI Agent前沿赛道，接触最新的技术范式（Harness, MCP）
- 腾讯平台资源丰富，数据量大，适合策略型产品发挥
- 岗位核心价值高，直接关联用户体验与商业化平衡
- Agent领域尚处早期，策略效果评估标准可能尚未完全成熟
- 需要同时兼顾技术理解力与业务逻辑转化，对综合能力要求极高
- 跨部门协作复杂，需协调算法、工程及生态合作伙伴
- 适合具备扎实搜索/推荐背景，对AI Agent技术有浓厚兴趣且具备强数据分析能力的资深产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI应用层高级产品经理或专家方向发展，深耕Agent生态
- 拓展至更广泛的推荐系统或搜索架构领域
- 转向AI商业化策略或产品管理负责人角色
- 设计并执行WorkBuddy智能体资产的分发策略，连接用户与生态资源
- 构建和优化混合检索与智能排序算法逻辑，提升匹配精准度
- 负责Agent生态的冷启动管理及全链路数据监控与治理
- 通过数据分析解决Agent使用中的体验痛点，提升任务完成率
- 3年以上搜索/推荐/广告策略产品设计经验
- 深入理解Agent底层逻辑、Harness框架及Tool Use技术
- 极强的数据分析与A/B实验设计能力
- 熟悉MCP、Skill、Plugin等智能体生态标准
申请策略
- 准备一个完整的策略产品案例，重点阐述如何定义问题、设计实验及归因分析
- 展现对腾讯WorkBuddy产品的理解和使用体验，提出改进思路
- 突出过往在搜索、推荐或广告策略上的具体成果（如CTR提升、转化率优化）
- 强调对Agent、LLM应用层技术的理解，如有相关项目经验务必列出
- 展示数据驱动决策的能力，提供具体的实验设计案例和数据洞察过程
- 深入学习LangChain、AutoGen等主流Agent开发框架的原理
- 了解MCP（Model Context Protocol）等新兴智能体互操作标准
- 强化因果推断与多臂老虎机等高级实验分析方法
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出数据变化
- 结构化思维：从用户、平台、生态三方视角分析问题
- 技术结合业务：不仅讲策略，更要讲清楚背后的技术逻辑和业务影响
- 请分享一个你主导的搜索或推荐策略优化案例，你是如何定义指标并验证效果的？
- 你认为当前Agent产品在分发策略上面临的最大挑战是什么？
- 如何设计一个冷启动策略，让新的Agent技能快速获得曝光并验证其价值？
- 在平衡用户体验和商业化目标时，你通常如何做权衡？
- 复习搜索推荐经典算法（BM25, TF-IDF, Learning to Rank等）及其演进
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
腾讯作为上市巨头，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的Agent策略与Harness框架，技术含量高，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、Harness、Tool Use、MCP、Skill、Plugin、混合检索、智能排序
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，虽未明确提及加班，但核心策略岗压力较大。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
腾讯强调“科技向善”，旨在通过技术改善用户生活，具有一定的社会价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号用户为本，科技向善、为用户创造价值
创新程度积极采用新技术
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