百度
内容策略方向（J106783）
内容策略方向（J106783）
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设计
Aigc
Ai产品经理
内容策略
多模态
大语言模型(Llm)
归因分析
跨部门协作
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
百度AIGC核心岗，技术前沿、成长性强，但工作强度大，适合追求发展的技术型PM
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
4.0万
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 1330 个在招 · 其中AI产品经理 44 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 250 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度AIGC内容生产的需求侧信号归因与选题线索体系设计，定义标准化线索供下游消费
主导原生短剧Agent的Skill空间、执行策略及多步编排链路设计，搭建评测与归因体系以驱动算法迭代
沉淀生产规范并协同算法、工程团队推进闭环落地
最低要求
本科及以上，3年及以上产品经验，有AI相关经历，计算机、信息管理、数据科学等相关专业优先
具备以下任一主线条线的完整落地经历：
多Agent协同产品设计：定义Skill/Tool边界、多步编排、上下文传递与人工确认节点
线索类产品：把广告主brief、方向描述等非结构化输入，转成下游生产可消费的物料，并完整归因
对LLM约束遵循类失败模式有体感，落地过兜底策略
原生短剧生产链路跟跑经历优先
具备跨组织协同能力，能够对齐工程侧与算法侧，推进迭代闭环并沉淀方法论
工作职责
主导需求侧信号→选题线索的归因评估体系，定义用户需求信号抽取维度与线索置信度口径，产出AIGC各生产方式所需的标准化选题线索供下游生产消费，对可消费线索应用负责
配合原生类内容生产Agent的Skill空间与执行策略设计，定义选题→素材召回→剧本要素→成片组装链路中各能力的输入输出Schema、上下文继承协议、多步编排顺序与fallback机制，输出可复用节点规范并推动落地，明确原生生产节奏下的Agent推进策略
搭建覆盖两端的评测与归因体系，分别看选题线索进入生产后的一次可生产性、以及需求解析环节的槽位完整度与歧义消解准确率，稳定区分上游漏约束与下游执行偏差的归属，驱动算法与工程迭代
持续沉淀原生短剧场景的brief范式库、冲突case集与链路节点规范，输出团队级接入模板与迭代路线图，独立拉齐算法、工程、内容运营完成双线复盘与优先级决策
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AIGC最前沿赛道，接触多Agent、原生短剧等创新应用场景，技术壁垒高
- 依托百度强大的算力与算法底座，资源支持充足
- 职业成长快，能快速积累AI产品方法论
- 技术迭代极快，需持续学习最新LLM与Agent技术
- 职责边界模糊，需大量精力用于跨团队拉齐与流程梳理
- 面对LLM的不确定性，需设计复杂的兜底与评测机制，工作复杂度极高
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备逻辑思维与系统化设计能力的产品经理
缺点 / 挑战
- 喜欢挑战新技术、适应快节奏变化，且具备较强抗压能力和沟通协调能力的人
角色解读
- 可向AI应用层高级产品经理发展，成为AIGC垂直领域专家
- 未来可拓展至更复杂的智能体生态设计，或转向AI战略与商业化方向，负责更大规模的AI产品矩阵管理
- 设计AIGC内容生产的‘大脑’，定义如何将用户需求转化为标准化的选题线索
- 规划原生短剧Agent的工作流，包括技能定义、上下文管理和异常处理机制
- 建立评测体系，监控从线索到成片的各个环节，驱动算法和工程优化
- 精通AI产品架构，特别是Multi-Agent系统的交互逻辑与编排
- 深刻理解LLM的能力边界、约束遵循问题及常见失败模式
- 具备强大的数据分析与归因能力，能拆解复杂链路中的性能瓶颈
- 优秀的跨职能沟通能力，能协调算法、工程和运营团队
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述在AI不确定性环境下的产品决策思路
- 了解百度在AIGC领域的最新布局（如文心一言、智能小程序等），展示对业务的理解
- 突出AI相关产品落地经验，特别是涉及Agent、LLM应用的项目
- 详细描述如何定义产品边界、处理异常情况以及通过数据驱动迭代的过程
- 强调跨团队协作成果，如推动算法模型优化或提升生产效率的具体案例
- 深入研究LangChain、AutoGen等Agent开发框架，理解其底层逻辑
- 学习Prompt Engineering最佳实践及LLM评估指标
- 提升数据分析能力，掌握SQL及可视化工具，以便进行精细化的归因分析
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验题
- 对于技术问题，先阐述对技术原理的理解，再结合产品场景说明解决方案，最后用数据证明效果
- 强调系统性思维和用户价值导向
- 请分享一个你设计的Multi-Agent系统案例，你是如何处理上下文传递和状态管理的？
- 当LLM出现幻觉或约束遵循失败时，你在产品中设计了哪些兜底策略？
- 如何评估一条选题线索的质量？你会设计哪些指标来衡量线索到成片的转化效率？
- 在原生短剧生产中，如何平衡创意自由度与标准化流程之间的关系？
- 复习LLM基本原理及常见应用场景
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活45
使命价值75
薪资福利
85较高
百度作为头部互联网大厂，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系（如六险二金、补充医疗、餐补等），符合中级资深岗位的薪酬水平。
薪资信号市场水准 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
92较高
该职位直接参与AIGC核心业务，涉及Multi-Agent、LLM约束等高前沿技术领域，技术栈先进，个人技能成长空间巨大，且能沉淀行业方法论。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AIGC、Agent、LLM、多模态、归因分析
成长机会沉淀方法论、迭代路线图
业务类型profit_center
工作生活
45较低
互联网大厂核心研发岗位，通常工作强度较大，虽未明确提及加班，但“推进迭代闭环”、“双线复盘”等职责暗示了较高的工作负荷和压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
致力于通过AI技术提升内容生产效率，推动AIGC在短剧等领域的落地，具有一定的技术创新和社会影响力，符合科技从业者的使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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