解决方案

优缺点分析

角色解读

• 向资深AI产品专家发展，主导更复杂的多智能体协同系统
• 向医疗AI解决方案架构师转型，覆盖更多业务场景
• 晋升为产品团队负责人，带领团队构建智能产品矩阵
• 负责多智能体协同调度平台的全流程产品规划与设计，包括Agent、Plan、Skill三层能力编排
• 设计任务调度引擎，支持多轮对话、工具调用和异常处理，提升智能体在医疗场景的协同效率
• 构建智能体能力池与技能库，沉淀通用医疗技能，实现快速配置与场景化调用
• 建立多智能体效果评估体系，通过离线评测和线上A/B实验优化协同策略
• 扎实的AI产品经验，熟悉对话系统、Agent、工作流引擎等产品设计
• 深入理解NLP/LLM技术原理，能够将技术能力转化为产品方案
• 具备医疗场景知识，了解医疗合规与安全要求
• 结构化思维清晰，擅长使用PRD、流程图、状态机等工具协同团队

申请策略

• 研究京东健康现有产品（如在线问诊、健康管理），在面试中提出自己的优化思路
• 关注京东价值观，面试中体现客户为先、创新、拼搏等精神
• 突出AI产品经验，尤其是对话系统、Agent或任务调度平台的项目案例
• 强调NLP/LLM技术理解，如意图识别、RAG、Prompt Engineering的实际应用
• 展示医疗相关项目或对医疗合规的理解，体现行业匹配度
• 用数据量化产品成果，如任务完成率、用户满意度提升等核心指标
• 补充医疗领域知识，了解常见诊疗流程和健康管理场景
• 深入学习LLM技术（如LangChain、Agent框架），动手搭建简单Demo

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 结构化思维：按逻辑分层（如指标定义、技术选型、协作流程），展示系统性思考
• 场景化举例：结合医疗场景具体说明，体现行业理解
• 请描述你设计过的一个Agent或对话系统，遇到了哪些挑战？如何解决？
• 如何评估多智能体协同的效果？你会设计哪些指标？
• 在医疗场景下，如何确保AI产品的合规与安全？
• 你如何与算法团队协作？遇到技术方案分歧时怎么处理？
• 谈谈你对RAG和Prompt Engineering的理解，以及在实际产品中的应用