AI产品经理（评价经营对话方向）

优缺点分析

角色解读

• 可向AI产品专家或高级产品经理方向发展，深耕大模型垂直场景落地
• 未来可拓展至智能客服、商家SaaS或本地生活智能化战略层，成为复合型AI业务负责人
• 负责大众点评AI评价对话产品的全生命周期管理，从需求挖掘到方案落地
• 搭建并优化Prompt工程体系，确保大模型在商家场景下的回答质量、风格与安全合规
• 通过数据驱动迭代对话体验，提升用户互动与商家经营转化效率
• 跟踪行业技术趋势，探索AI在本地生活评价领域的创新玩法
• 扎实的AI/NLP与大模型技术应用经验，精通Prompt设计与调优策略
• 出色的产品规划与PRD撰写能力，能独立推动跨部门协作
• 敏锐的数据分析能力与用户洞察力，具备强Owner意识与结果导向思维

申请策略

• 提前研究大众点评现有评价机制与信息流产品逻辑，准备针对AI对话场景的差异化改进思路
• 面试时重点展现技术理解力与业务落地闭环能力
• 突出AI/NLP项目实战经验，量化展示Prompt优化带来的准确率/转化率提升
• 强调跨团队协作成果与数据驱动决策的案例
• 体现对本地生活或电商评价场景的业务理解
• 系统学习大模型微调、RAG架构及主流Prompt框架（如CoT、ReAct）
• 补充SQL/Python数据分析技能，提升实验设计与A/B测试能力
• 关注AI Agent与多模态交互最新进展

面试指南

• 采用STAR法则结构化陈述项目背景、目标、行动与结果
• 针对Prompt优化，阐述“场景拆解-提示词模板设计-人工评测-自动化评估-迭代闭环”的方法论
• 合规与数据评估强调“规则拦截+模型对齐+人工审核”的多层防御机制，聚焦交互深度、满意度与业务转化漏斗核心指标
• 请分享一个你主导的AI/NLP产品从0到1落地的完整案例
• 如何设计Prompt体系以提升大模型在特定业务场景下的回答准确性与安全性？
• 面对模型输出不稳定或合规风险，你的排查与优化流程是什么？
• 如何通过数据分析评估AI对话产品的核心价值与转化效果？
• 梳理过往AI项目数据看板与核心指标定义，准备详细复盘材料