ATH事业群-Agent评测产品经理（AI手机）-杭州

优缺点分析

角色解读

• 可沿AI产品经理路径深化，成长为负责模型能力与体验方向的高级产品专家
• 评测与模型策略能力是当前大模型落地的稀缺技能，横向可转向模型策略、数据产品负责人等方向
• 在手机端Agent这一新兴场景中积累的经验，具备较强的行业迁移价值
• 从用户视角定义AI手机场景下Agent与大模型的理想体验，并把抽象体验拆解为可执行的评测标准与指标
• 搭建面向手机真实应用场景的效果评估体系，通过实验、日志与用户访谈产出稳定可信的评测结论
• 把评测发现的模型缺陷转化为可落地的优化策略，协调算法、研发、用户产品团队推动闭环迭代
• 持续跟踪业界评测研究与新方法论，结合业务场景不断升级评估方案
• 评测体系与评测集设计能力，能从复杂模型行为中提炼本质问题并制定验证方案
• 数据敏感度与结构化分析能力，能读懂实验、日志与线上指标并快速定位问题
• 对LLM、多模态、Agent技术有基础理解，愿意读论文、体验产品并转化为评估思路
• 跨团队推动与项目统筹能力，能在算法、数据、研发之间对齐目标与节奏

申请策略

• 提前体验阿里在AI手机与Agent方向的产品，准备一份具体的体验问题与评测建议
• 了解云智能集团的业务重心与AI手机生态布局，面试时能说明你对业务场景的理解
• 突出你主导或参与过的评测体系、评测集或指标体系建设案例，说明口径设计与结论可信度
• 量化呈现评测结论对产品迭代的影响，例如定位了哪些模型缺陷、推动了哪些优化上线
• 强调与算法、研发、数据团队协作的经历，体现跨团队推动闭环的能力
• 如有LLM、多模态、Agent相关产品体验或研究积累，务必单独列出
• 系统梳理主流大模型评测方法（如人工评测、A/B实验、LLM-as-judge等）的适用场景与局限
• 补充Agent相关技术认知，理解工具调用、多轮规划、端侧执行等关键环节的失败模式

面试指南

• 先用「用户场景—理想体验—可观测指标—验证方案」四层结构组织回答，体现结构化思维
• 案例题采用STAR结构，重点讲清问题定义、评测口径设计、结论如何被采纳、最终带来的变化
• 开放题先给判断再给依据，主动指出方案的风险与局限，并给出迭代思路
• 如果让你为手机端Agent设计一套效果评估体系，你会如何拆解指标与评测维度？
• 当算法团队认为模型没问题、但用户反馈体验差时，你如何定位并推动解决？
• 请举一个你设计评测集或验证方案并推动产品迭代的具体案例
• 你如何看待当前大模型评测方法（人工评测、自动评测、线上实验）的优缺点？
• 面对多个团队评估目标不一致、资源有限的情况，你如何排优先级？