美团
Agent产品经理
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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开发
Ai产品经理
Rag
向量检索
大模型应用
数据驱动
知识库建设
系统架构设计
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI技术栈、核心研发平台、高成长潜力、工作强度未知
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
4.5万
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 5920 个在招 · 其中AI产品经理 41 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
负责美团核心本地商业基础研发平台的Agent知识库建设，规划从知识接入、解析到检索、重排的全链路基础设施
深入理解大模型与Agent技术，构建标准化平台能力并建立效果评测体系，推动技术与业务协同落地，提升Agent任务成功率
最低要求
具备2年及以上AI平台、知识库、搜索推荐、数据平台产品经验，有复杂平台型产品的规划与落地经验
大模型及Agent基本功扎实，理解RAG、向量检索、混合检索、重排、文档解析与切分、上下文构建等核心技术及其适用边界
理解Agent的基本运行机制，了解Harness、工具调用、MCP、Agent Memory等相关技术，有Agent平台或智能体应用落地经验者优先
具备较强的系统性思维和技术理解能力，能够深入技术细节，完成场景抽象、产品架构设计、需求优先级判断及跨团队推进
具备数据驱动意识，能够设计合理的效果指标与评测方案，通过数据分析、用户反馈和问题归因持续改进产品
工作职责
负责AI知识库建设：面向企业/业务Agent场景，规划知识接入、解析、加工、索引、检索、召回、重排、知识更新与权限管理、图谱等核心能力，构建高质量、可持续演进的知识基础设施
建设Agent原生知识能力：围绕Agent的任务执行与复杂推理需求，探索长短期记忆、上下文知识注入、动态检索、知识引用与溯源、结构化知识、知识图谱等能力，提升Agent的知识利用效率与任务成功率
打造标准化、平台化产品能力：抽象统一的知识管理与服务接口，支持多业务、多模型、多Agent接入
推动知识库与Agent Harness、MCP、工具调用、评测体系等基础设施协同，降低业务接入和应用构建成本
建立知识质量与效果评测体系：构建覆盖检索准确率、召回率、答案可信度、知识时效性、权限隔离及端到端任务效果的评测机制，结合线上反馈与问题归因，持续优化知识链路
推动技术与业务协同落地：深入理解大模型、RAG、Embedding、Rerank、上下文工程及Agent技术演进，与算法、工程、安全及业务团队协作，推动核心能力从技术验证走向规模化应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处美团核心研发部门，接触海量数据和前沿AI技术（Agent/RAG），技术氛围浓厚，职业成长空间大
- 需应对快速迭代的AI技术栈
- 适合具备深厚技术背景、对AI前沿领域充满热情、且擅长处理复杂系统架构的产品经理
缺点 / 挑战
- 技术门槛极高，需深入理解底层算法与工程实现，对非技术背景PM挑战较大
角色解读
- 可向AI基础设施专家、高级产品专家发展，或转型为负责更广泛AI商业化落地的产品负责人
- 负责构建面向Agent场景的统一知识基础设施，涵盖从数据接入、处理到检索、重排的全链路产品设计
- 需精通RAG、向量检索、大模型原理及Agent运行机制，具备极强的技术理解力和系统抽象能力
申请策略
- 准备详细的技术案例，展示如何将复杂的AI技术转化为可落地的产品功能，并体现数据驱动的迭代思维
- 突出AI平台或知识库相关项目经验，强调对RAG、向量数据库等技术原理的理解及应用成果
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等框架，掌握主流向量检索引擎（如Milvus, Elasticsearch）及评估指标设计
面试指南
- 采用STAR法则，重点阐述技术选型的理由、遇到的具体难点（如长文本处理、权限隔离）、解决方案及最终的数据效果提升
- 请描述你设计的RAG系统的架构，如何解决幻觉和检索准确率低的问题？
- 在Agent场景中，如何设计知识图谱与向量检索的结合策略？
- 如何构建一套有效的Agent任务效果评测体系？
- 面对多业务线接入，如何设计通用的知识管理服务接口？
- 复习RAG最新论文与实践案例，熟悉主流LLM API及Agent框架，准备1-2个完整的从0到1的AI产品落地案例
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，稳定性较高。
薪资信号市场水准 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
95较高
岗位直接涉及最前沿的Agent和RAG技术，处于AI研发核心地带，技术成长性和视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、RAG、向量检索、大模型、MCP、Knowledge Graph
成长机会参与最前沿的技术研发和探索、助力职业生涯的非线性成长
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂核心研发部门通常工作节奏较快，JD未明确提及弹性工作制，可能面临一定的工作压力。
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
75中等
致力于构建通用的AI基础设施，赋能业务，具有较大的行业影响力和技术价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号驱动技术发展，创造行业价值
创新程度积极采用新技术
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