高德-AI 产品专家-Agent 方向

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为AI产品总监或首席产品官，负责更大规模的AI产品矩阵与战略规划
• 横向可转型为AI业务负责人或商业化专家，将Agent技术深度应用于具体业务场景并实现商业变现
• 负责自主AI代理（Agent）产品的整体定义、架构设计与用户体验规划
• 设计Agent的核心机制，包括任务编排、工具调用、记忆管理及RAG等，并制定模型路由与异常兜底方案
• 构建Agent测评体系，挖掘高ROI业务场景，推动产品从0到1的落地与迭代闭环
• 深入理解LLM、RAG、Function Calling及Agent Framework等前沿AI技术原理与实践经验
• 具备出色的数据分析能力，能够通过数据驱动产品决策，并拥有跨团队协作与资源整合能力
• 拥有AI产品从0到1的完整经验，熟悉多智能体协作及自动化工作流设计

申请策略

• 提前体验并研究市面上主流的Agent产品，形成自己对Agent工作流和用户体验的独到见解
• 了解高德地图的业务场景，思考Agent技术如何与出行、本地生活等业务深度结合
• 重点突出在LLM、RAG、Function Calling等核心技术上的实际项目经验及落地成果
• 详细阐述过往AI产品从0到1的完整经历，特别是如何挖掘高ROI场景并实现业务价值
• 展示在跨团队协作、连接算法与工程团队方面的成功案例，以及数据驱动产品决策的具体体现
• 深入学习多智能体协作系统的设计原理，了解业界最新的Agent Framework（如AutoGen, LangGraph等）
• 掌握低代码/无代码工具的使用，提升复杂逻辑的快速验证能力

面试指南

• STAR法则：针对项目经验问题，按照情境、任务、行动、结果的框架，突出你的核心贡献和业务收益
• 结构化思维：针对架构设计或机制设计问题，从输入、处理、输出、异常处理、评测等维度进行系统性拆解
• 请分享一个你从0到1主导的AI/Agent产品项目，你是如何定义产品架构并推动落地的？
• 在设计Agent的任务编排和工具调用时，你如何处理复杂环境下的异常兜底和模型路由问题？
• 你如何构建Agent的测评体系？如何通过数据评测来驱动产品的迭代闭环？
• 面对多智能体协作场景，你认为最大的技术或产品挑战是什么？你会如何设计解决方案？
• 准备1-2个深度的Agent产品案例，能够详细拆解其中的技术难点、产品决策过程及最终数据表现
• 了解大模型训练、微调、对齐的基础原理，确保在面试中能与技术面试官进行同频对话