Ai产品实习生（J105802）

优缺点分析

角色解读

• 短期可深入了解AI搜索产品的完整生命周期和核心工作方法，积累大厂实习经验
• 中期可向AI产品经理、策略产品经理或增长产品经理等方向发展，专注于某个垂直领域
• 长期可发展为AI领域的产品专家或产品负责人，参与前沿技术的产品化落地决策
• 参与百度搜索AI产品（大模型生成式结果）的用户体验优化全流程，包括需求、策略、实验和分析
• 协助完善和优化搜索Agent的技术架构与产品链路，使其更贴合用户真实搜索需求
• 负责部分用户研究、数据监测和实验分析工作，用数据驱动产品迭代
• 具备基础的产品思维和用户需求分析能力，能够理解搜索场景
• 具备数据敏感性，能进行基本的数据分析与指标解读，熟悉AB实验的基本逻辑
• 对AI（尤其是大语言模型、强化学习）有基本了解或浓厚兴趣，学习能力强
• 良好的沟通协作能力，能与算法、研发工程师有效配合推动项目落地

申请策略

• 在简历和面试中，重点讲述你如何发现问题、定义问题、设计解决方案（即使是学术项目）并衡量结果的案例
• 展现你对百度搜索产品的理解，可以尝试提出一两个基于使用体验的优化建议，体现思考深度
• 明确表达你对该实习岗位的强烈动机，例如对AI技术落地、对搜索这一经典产品智能化改造的浓厚兴趣
• 突出任何与AI、搜索、数据分析、策略设计或用户体验相关的项目经历、课程设计或实习经验
• 强调你的数据处理与分析能力（如使用SQL、Python进行数据分析），以及对AB实验的理解
• 展示你对大语言模型（LLM）、生成式AI的了解或自学项目，即使很小，也能体现热情和主动性
• 在个人项目中体现你从用户需求出发，设计产品方案或策略，并用数据验证效果的过程
• 快速学习并理解AI搜索的基本概念、技术链路（如RAG、Agent、RLHF）和常用指标

面试指南

• 使用STAR法则回答行为问题，重点突出你的逻辑思维和分析能力
• 回答开放性问题时，先阐述自己的核心观点，再从用户、技术、商业等不同角度展开，结构清晰
• 对于技术理解类问题，诚实说明认知程度，并强调学习意愿和快速学习能力，可结合自己的理解进行合理推测
• 请介绍一个你参与过的、涉及AI或数据分析的产品/项目经历，你在其中负责什么？遇到了什么挑战，如何解决的？
• 你如何看待AI大模型对传统搜索产品的改变？你认为百度搜索的生成式结果应该如何优化用户体验？
• 如果让你为一个搜索功能设计一个AB实验，你会关注哪些核心指标？如何分析实验结果？
• 你如何理解‘用户搜索需求’？如何从海量搜索日志中挖掘和定义有价值的用户需求？
• 深入研究百度搜索，特别是其AI相关功能（如AI伙伴、生成式搜索结果），并尝试使用竞品（如Perplexity, You.com）进行对比思考