快手
AI产品经理实习生（导购方向）-【电商】
AI产品经理实习生（导购方向）-【电商】
发布于 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Aigc
Llm
Nlp
Prompt
Rag
多模态
生成式Ai
用户洞察
电商产品
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
快手电商核心AI产品实习岗，技术前沿且成长空间大，适合渴望积累大模型落地经验的候选人。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
7千
比AI产品经理中位数低
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 2930 个在招 · 其中AI产品经理 7 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
该职位是快手电商的AI产品经理实习生，主要聚焦直播间与短视频带货场景，利用大模型等生成式AI能力提升导购效率和用户体验
你需要深入洞察用户痛点，手搓AI应用demo，并连接业务与算法中台，确保AI生成内容的可用性与合规性
最低要求
对电商用户行为有很强的敏感度，能够及时发现用户在电商购物过程中的问题，有较好的问题总结能力与解决问题能力
熟悉Prompt、Agent、Rag工程原理，对大模型技术的应用边际有认知，有通过通用大模型手搓过一些应用demo经验
逻辑性好，沟通协作能力强，拒绝空谈技术，注重解决实际效率问题
学习能力强，对AI大模型的前沿技术发展、应用场景、应用边界有较强的关注度与思考
工作职责
聚焦直播间与短视频带货场景，利用生成式AI（LLM、文生图/视频）等能力，探索围绕内容理解、商品理解的导购效率提升方案，跟进产品项目，提升用户看买体验，缩短用户决策链路
深入洞察C端用户在内容电商中的交易痛点，寻找AI能力能够帮助用户提升购物体验的方案（需针对用户痛点问题利用现有大模型手搓demo），为算法、研发提供用户行为洞察与业务输入
作为AI产品经理，连接业务需求与算法中台，通过生产规则制定、内容评测、帮助训练模型更加“懂用户，懂带货”，确保AI生成内容的可用性与合规性
优先资格
有电商C端产品经验者优先
拥有AIGC、NLP、多模态能力应用经验的候选人优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与电商结合的最前沿，能够接触到LLM、多模态等生成式AI在真实业务场景中的落地应用
- 核心业务部门（电商导购），项目直接影响用户看买体验和转化，业务价值高，容易产出亮眼业绩
- 能够深度连接算法中台与业务一线，培养“懂技术+懂业务”的复合型AI产品能力
- 适合对AI大模型技术有浓厚兴趣、具备较强电商业务Sense，且动手能力强（能手搓demo）的产品经理或计算机相关专业学生
缺点 / 挑战
- 大模型技术在电商场景的应用边界仍在探索中，可能面临技术效果与业务预期不匹配的挑战
- 需要频繁与算法、研发及业务团队沟通，对跨部门协作和推动项目落地的能力要求较高
角色解读
- 纵向发展：从AI产品实习生成长为正式的AI产品经理，深入负责电商核心导购链路
- 横向发展：积累AIGC、多模态技术在电商场景的落地经验，未来可向AI商业化产品专家或大模型应用产品负责人转型
- 聚焦直播和短视频带货场景，利用大模型等生成式AI技术探索导购效率提升方案，优化用户购物体验
- 洞察C端用户交易痛点，利用现有大模型手搓应用demo，为算法和研发团队提供业务输入
- 连接业务需求与算法中台，制定生产规则并进行内容评测，确保AI生成内容的可用性与合规性
- 具备敏锐的电商用户行为洞察力，能准确发现并总结用户在购物过程中的痛点
- 熟悉Prompt、Agent、RAG等大模型工程原理，具备动手使用通用大模型搭建应用demo的能力
- 拥有优秀的逻辑思维与沟通协作能力，注重解决实际业务效率问题，而非空谈技术
申请策略
- 准备一份针对快手直播/短视频带货场景的AI产品优化提案或demo，在面试中展示你的思考与动手能力
- 突出电商C端产品经验或用户洞察经历，展示对电商购物链路和用户痛点的深刻理解
- 详细列出使用Prompt、Agent、RAG等技术手搓AI应用demo的具体项目和成果
- 强调AIGC、NLP或多模态技术的实际应用经验，证明对大模型应用边界的认知
- 深入学习大模型应用开发框架（如LangChain），提升手搓AI demo的工程落地能力
- 体验并分析市面上主流的AI导购、AI电商产品，积累对AI生成内容可用性与合规性的评测经验
面试指南
- 针对技术落地问题：采用“场景痛点 -> 技术选型(Prompt/Agent/RAG) -> 实施过程 -> 效果评估”的STAR法则回答
- 针对业务洞察问题：采用“用户旅程分析 -> 定位核心卡点 -> 提出AI解决方案 -> 预期业务收益”的逻辑框架
- 请分享一个你利用大模型手搓的AI应用demo，你是如何设计Prompt或Agent的？解决了什么具体问题？
- 在直播间或短视频带货场景中，你认为目前用户最大的痛点是什么？你会如何用AI技术来解决？
- 如何评估AI生成内容（如商品推荐文案、导购视频）的可用性与合规性？你会制定怎样的评测规则？
- 当算法团队提供的模型效果达不到业务预期时，作为产品经理你会如何推进解决？
- 深度体验快手电商的直播和短视频带货功能，记录自己作为用户的痛点，并构思AI解决方案
- 复习大模型基础原理（特别是RAG和Agent机制），准备好自己过往AI项目的技术细节和踩坑经验
职位点评
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
作为实习岗位，薪资按日薪折算，能满足实习生基本生活需求，但无法与正式员工薪资相比。
薪资信号未披露（AI估算：5–8千/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦生成式AI在电商核心场景的落地，能接触到LLM、多模态等前沿技术，对个人AI产品能力成长极具价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、文生图/视频、Prompt、Agent、RAG、AIGC、NLP、多模态
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与工时安排，且电商核心业务通常节奏较快，WLB情况无法判断。
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
利用AI技术提升用户购物体验、缩短决策链路，具有较好的用户体验价值，但主要仍服务于商业转化。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号提升用户看买体验、懂用户，懂带货
创新程度积极采用新技术
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