小红书
AI办公产品-策略方向
AI办公产品-策略方向
发布于 3 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 Engineering
Rag
产品评测
大模型应用
数据分析
跨团队协作
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI赛道、高成长潜力、大厂平台、挑战与机遇并存
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
3.3万
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 2260 个在招 · 其中AI产品经理 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 230 个在招
职位详情
关于这个职位
负责小红书AI办公产品中Agent的策略设计，涵盖任务规划、工具调用及多Agent协作机制
通过建立评测体系与数据飞轮，驱动产品从“能用”到“好用”迭代，并协同算法与工程团队推动策略落地与规模化应用
最低要求
本科及以上学历，1年以上AI/Agent或搜索推荐产品经验，有大模型应用落地经验者优先
深度使用过Agent类产品，对context、harness机制有实践理解，能判断一个Agent问题出在哪一层
具备很强的问题拆解和结构化思考能力，能从case中抽象出通用策略
熟悉评测方法，能设计评测集和指标，用数据驱动决策
工作职责
Agent策略设计：负责Agent在真实办公场景里"怎么做对"的机制设计，包括任务理解与规划、上下文组织与召回、技能/工具调用与编排、记忆、多Agent协作、人机协同
通用与领域Agent的能力建设：面向数据、产品、运营、项目等领域，定义能力边界和成功标准，推动从"能用"到"好用"
评测与迭代闭环：建立Agent效果的评测体系，通过badcase分析和实验驱动策略迭代，让效果可度量、可归因、可持续提升
产品与数据飞轮：设计用户反馈、纠错、标注的产品机制，把用户使用过程沉淀为持续有用的优化数据
跨团队推动落地：和算法、工程、设计及业务方协作，把策略方案转化为可上线的产品能力，并推动在公司内规模化应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 赛道前沿：直接参与国内头部互联网公司的AI Agent核心策略，接触最前沿的大模型应用落地
- 平台优势：依托小红书庞大的用户基数和业务场景，数据资源丰富，产品影响力大
- 成长迅速：在快速变化的AI领域，能积累稀缺的Agent设计与评测经验，职业竞争力强
- 技术迭代快：AI领域变化极快，需要保持高强度的学习能力和敏锐的技术嗅觉
- 跨团队协调难：涉及算法、工程、业务多方协作，沟通成本高，推动落地存在阻力
- 适合对AI技术充满热情、具备较强逻辑思维和问题拆解能力、喜欢探索未知且抗压能力强的产品经理
缺点 / 挑战
- 团队氛围：大厂核心部门通常拥有较高的技术视野和优秀的同事资源
- 不确定性高：Agent产品在真实场景中的效果难以完全预测，需面对大量的试错与迭代压力
- 绩效压力：作为核心创新业务，通常面临较高的OKR/KPI考核要求
角色解读
- 纵向深耕：成为AI Agent领域的资深专家或产品负责人，主导更复杂的AI原生产品设计
- 横向拓展：向AI商业化、AI安全合规或更宏观的AI战略规划方向发展
- 技术转型：若深入理解底层原理，可向AI解决方案架构师或技术型产品经理转型
- 设计AI Agent在办公场景下的核心行为逻辑，如任务规划、工具调用和多智能体协作机制
- 构建Agent能力的评测体系，通过Badcase分析和数据驱动，持续优化产品效果
- 搭建用户反馈与数据沉淀机制，形成产品迭代的正向飞轮
- 协调算法、工程与设计团队，将策略方案转化为可上线的功能并推动规模化应用
- 深刻理解LLM应用架构，特别是Context管理、Harness机制及Agent工作流设计
- 具备扎实的产品方法论，擅长问题拆解、结构化思维及从Case中抽象通用策略
- 掌握AI产品评测方法，能独立设计评测集、指标体系并利用数据驱动决策
- 优秀的跨部门沟通能力，能有效推动复杂技术方案在多团队间的落地
申请策略
- 准备一份详细的作品集或案例研究，展示你对Agent策略设计的思考
- 面试前深入了解小红书的AI办公产品现状，提出针对性的改进建议
- 展现你对‘人机协同’和‘数据飞轮’的独特见解，这是JD中的核心关键词
- 突出大模型/AI Agent相关项目经验，重点描述你如何设计Agent的工作流、工具调用或上下文管理
- 强调数据驱动能力，展示你如何通过构建评测体系、分析Badcase来量化并提升产品效果
- 体现跨团队协作成果，举例说明如何推动复杂技术方案从0到1落地并产生业务价值
- 若有搜索推荐或复杂B端/C端产品设计经验，务必详细阐述，以证明业务理解力
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等主流Agent框架的原理与实践
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景、你的角色、具体行动及最终数据成果
- 结构化思维：回答问题时先给出结论，再分点论述（如技术层面、产品层面、业务层面）
- 数据导向：多用数据说话，如准确率提升百分比、用户满意度变化、效率提升倍数等
- 反思与迭代：不仅讲成功，也要讲失败教训及后续的优化思路，体现成长性
- 请分享一个你设计过的最复杂的Agent工作流，你是如何处理上下文管理和工具调用的？
- 如果线上Agent的效果突然下降，你会如何定位问题并进行归因分析？
- 如何设计一套科学的评测体系来衡量Agent在办公场景下的实际表现？
- 当算法团队认为某个策略技术上不可行，而业务方坚持要上线时，你如何协调？
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C轮后超大型互联网公司，提供具有市场竞争力的薪酬福利，稳定性较高，符合补偿性动机的高满足度。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
95较高
职位聚焦于前沿的AI Agent策略设计，涉及大模型应用落地、评测体系建设等高含金量技能，对个人技术视野和产品能力的提升极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、大模型、LLM、RAG、Prompt Engineering、多Agent协作
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂核心业务部门通常节奏较快，虽未明确提及加班，但创新业务的探索性质暗示可能存在一定的工作强度，WLB中等。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于通过AI技术提升办公效率，改善用户体验，具有明确的社会价值和行业前景，能满足一定的意义感动机。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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