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千问办公-AI产品经理-Agent策略
千问办公-AI产品经理-Agent策略
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AI产品经理
AI产品经理
Agent策略
Ai产品经理
Prompt工程
产品策略
大模型应用
数据分析
用户体验优化
跨职能协作
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术栈、高成长发展空间、平台资源雄厚，兼顾业务创新与专业深耕。
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
3.8万
比AI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 3670 个在招 · 其中AI产品经理 91 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责千问办公AI产品的策略制定与效果优化，深入理解用户办公流程，定义产品目标并推动核心能力落地
需与大模型算法、数据及研发团队紧密协作，建立效果评价体系，平衡用户体验、模型效果与实现成本，持续迭代智能办公场景下的Agent策略与产品能力
最低要求
本科及以上学历，有AI应用或策略产品的实际落地经验，具备扎实的产品能力，能够独立负责复杂问题并推动结果达成
理解大模型的基本原理、能力边界及发展趋势，能够将模型与工具的变化转化为清晰的产品判断和优化方案
具备良好的体验判断和效果分析能力，能够结合真实用户任务定义评价标准，通过评测、实验与数据分析验证改进效果
对智能办公、内容创作或AI助手等场景有深入理解，能够识别用户价值，在效果、体验与实现成本之间做出合理取舍
具备主人翁精神与跨职能协作能力，能够动手验证产品假设，与算法、数据、评测和研发团队共同推进持续迭代
工作职责
端到端负责智能办公场景的AI产品策略与效果优化，深入理解用户工作流程，定义产品目标，推动核心能力落地并持续产生用户价值
对用户体验与模型效果的最终结果负责，与算法、数据、评测和研发团队协作，建立效果目标、评价体系与优化路径，持续验证和改进真实场景中的表现
将模型、工具与业务场景结合，形成稳定、可复用的产品能力和优化机制，推动AI能力在不同办公任务与企业场景中持续应用
在模型能力与用户需求不断变化的过程中做出产品判断，识别关键问题，平衡效果、体验、成本与可控性，协调多方推动复杂问题解决
优先资格
● 有AI办公、智能助手、内容生成或企业智能体的产品经验
● 有模型效果优化、评测体系建设或复杂AI应用落地经验
● 具备AI原生工作方式，熟练运用Prompt、Workflow、Agent及AI编程工具解决实际问题，提高个人与团队效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型应用的最前沿，接触行业顶尖技术与海量真实办公场景数据
- 背靠成熟技术生态平台，拥有充足的算力资源、技术储备及内部推广渠道
- Agent策略方向极具前瞻性，个人技能积累具有极高的市场稀缺性与溢价空间
- 团队技术氛围浓厚，能与顶尖算法工程师并肩作战，快速提升产品硬实力
- 大模型技术迭代极快，需保持高强度学习以跟上Prompt工程与Agent框架的演进
- 效果优化涉及多方协同，需在技术限制、用户体验与成本控制间反复博弈
- 智能办公场景需求碎片化，需具备极强的抽象能力将非标问题转化为标准化产品方案
- 适合具备扎实AI产品背景、对大模型技术有深刻理解且追求高成长性的策略型产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向深耕AI产品专家路线，成为大模型应用领域的资深产品负责人
- 横向拓展至AI商业化或企业级SaaS产品管理，积累ToB产品运营经验
- 向AI战略或业务负责人发展，主导智能办公赛道的整体布局与创新
- 负责千问办公AI产品的全生命周期管理，制定Agent策略与产品规划
- 深入分析智能办公场景下的用户痛点，定义产品目标并推动核心功能落地
- 搭建模型效果评价体系，通过数据分析和A/B测试持续优化产品体验与性能
- 协调算法、研发等多方资源，平衡技术可行性、用户体验与商业成本
- 扎实的AI产品方法论，熟悉大模型原理、能力边界及应用场景
- 出色的策略设计能力，能针对Agent任务拆解、Prompt设计及Workflow编排提出解决方案
- 强大的数据分析与实验设计能力，能建立科学的评测指标并驱动迭代
- 优秀的跨部门沟通与项目管理能力，能在复杂技术架构下推动业务落地
申请策略
- 深入研究通义千问及钉钉最新产品动态，准备针对性的竞品分析与优化建议
- 面试前梳理过往项目中处理模型幻觉、长尾场景失败案例的复盘思考，展现解决问题思维
- 突出AI应用落地经验，重点展示Agent策略设计、Prompt调优及Workflow编排的具体案例
- 量化产品效果提升数据，如通过评测体系优化后准确率提升X%、用户留存增长Y%
- 强调跨职能协作成果，体现与算法、研发团队合作推动复杂项目交付的能力
- 系统学习LangChain、AutoGen等主流Agent开发框架，掌握底层调用逻辑
- 强化数据分析能力，熟练使用SQL、Python进行用户行为挖掘与实验效果归因
- 关注AI原生应用设计范式，积累多模态交互与智能体协同的最新实践
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历，重点突出背景复杂性、你的策略决策依据及最终量化结果
- 针对效果优化问题，遵循“定义指标-数据采集-归因分析-策略迭代-验证闭环”的逻辑链条展开
- 讨论技术权衡时，先阐述业务目标优先级，再结合技术可行性给出分阶段实施方案
- 请分享一个你负责的AI产品从0到1落地的完整过程，其中遇到的最大技术瓶颈是什么？
- 如何设计一套科学的大模型效果评测体系？面对Bad Case你会如何进行归因分析？
- 在智能办公场景下，如何平衡Agent的自主决策能力与用户可控性？
- 如果模型输出成本过高导致ROI不达标，你会从哪些维度进行产品侧优化？
- 复习大模型基础原理（Transformer、RLHF、RAG等）及当前Agent主流架构
职位点评
薪资福利80
成长发展92
工作生活55
使命价值78
薪资福利
80较高
公司薪酬福利体系规范，虽JD未披露具体数字，但整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：2.8千–4.8万/月）
成长发展
92较高
岗位聚焦大模型Agent策略这一前沿方向，技术栈先进且业务场景丰富，为员工提供极佳的技术视野拓展与专业成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、Prompt、Workflow、AI编程工具
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未明确提及弹性工作制或WLB相关保障，工作模式与强度情况暂不明确，生活化动机满足程度待进一步确认。
工作模式未明确
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
78中等
致力于通过AI技术重塑办公体验、提升企业生产力，契合技术进步赋能职场发展的社会价值导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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