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产品经理（J102932）
产品经理（J102932）
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
AI产品经理
Ai Agent
Llm
Multi-Agent
Prompt Engineering
Rag
Tob Saas
Workflow
Code Interpreter
学术科研
AI 估算 · 30k–50k
职位详情
关于这个职位
这是百度AI产品团队的核心岗位，负责定义和构建面向高校场景的AI效率工具，涵盖学术研究、文献处理、论文辅助、校园行政等方向
你将主导Multi-Agent工作流设计，与算法团队紧密协作，将大模型技术落地到高知场景，兼顾学术严谨性与产品体验
适合具备AI产品经验、对学术场景有深刻理解且追求产品逻辑闭环的候选人
最低要求
年及以上互联网产品经理经验，具有 AI Agent、2B/ToB SaaS、效率工具（如文档与工作流协同）、或大模型应用落地 的成功项目经验
熟练掌握大语言模型（LLM）的基本原理、Prompt 工程及 RAG（检索增强生成）技术
对开源 Agent 框架有研究或实操经验者大加分
理解代码解释器（Code Interpreter）和 Tool-use（工具调用）的逻辑，能够设计 AI 自动跑数、画图、处理表格的产品方案
具备优秀的学术素养，理解硕士/博士研究生、高校教师在论文写作、文献阅读、科研实验及日常行政中的核心痛点和工作流
拥有极强的逻辑思维、架构设计能力与严谨的工作作风（对数据准确性、逻辑闭环有近乎强迫症的追求）
具备优秀的跨部门沟通能力，能与算法专家、交付团队高效协作
工作职责
高校专业场景定义与产品设计
学术与科研辅助：定义并构建贯穿“学术研究、文献处理、论文全周期辅助”的 AI 效率工具，在确保学术严谨性的前提下，帮助师生提升科研与写作效率
数据与实验分析：设计 AI 智能体在处理专业级科研数据、统计分析及结构化报告生成等场景的功能架构，降低科研人员的数据处理门槛
校园行政与教学管理：打造面向高校生态的日常行政效率工具，实现校园事务咨询、政策解读及复杂审批流程的智能化与自动化
多 Agent 工作流（Workflow）设计
负责设计复杂学术与行政场景下的 Multi-Agent（多智能体）协同机制，将复杂的学术研究和行政审批解构成可配置、可调度的自动化工作流
规划并设计智能体的长短期记忆库（长文本检索 RAG 架构），让 AI 能够深度理解高校特定的学科知识库、校园规章制度及个人研究历史
技术工程落地与跨界协同
紧密协同 AI 算法团队（LLM、Code Interpreter、RAG 等），在专业学术场景下追求极高的准确率与响应速度，平衡“生成创造性”与“学术严谨性”
推动产品与高校现有信息化系统（如教务、OA、数字图书馆等）的打通与生态集成
合规、安全与体验优化
高度重视学术伦理与高校数据隐私安全，设计符合高校合规标准的权限管理、本地化/私有化部署及数据隔离方案
优先资格
具有高等教育行业、高校信息化办公（OA/教务/科研系统）或数字图书馆相关产品的落地经验
拥有知名院校的硕士及以上学历，有亲身的科研、发表核心期刊（如 SCI/EI/SSCI 等）或实验室项目经历
具有研发/技术背景（尤其是熟悉 Python 数据分析、数据库操作者），或对数字化工作流（Workflow）有深厚设计经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为AI领域的头部大厂，提供前沿的技术平台和丰富的资源，能接触到最先进的LLM、RAG等技术
- AI Agent是当前最热门的赛道，该岗位聚焦高校场景，具有明确的业务价值和广阔的市场前景
- 岗位涉及产品设计、技术理解、行业洞察等多方面能力，能全面提升个人综合能力
- 百度平台大，职业发展路径清晰，薪资福利有竞争力
- 高校场景涉及复杂的学术伦理和数据隐私问题，产品设计需要兼顾多方利益，决策难度较大
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备优秀学术素养、逻辑严谨且追求产品创新，希望在AI产品领域深耕的产品经理
缺点 / 挑战
- 岗位对技术理解要求高，需要深入理解LLM、RAG、Code Interpreter等技术，对非技术背景的候选人有一定挑战
- 需要与算法、交付等多团队协作，跨部门沟通成本较高，对个人沟通协调能力要求高
角色解读
- 在AI产品领域深耕，可成长为AI产品专家或AI产品线负责人，主导更大规模的AI产品矩阵
- 依托百度平台，可向AI产品总监或AI产品解决方案架构师方向发展，负责复杂AI产品的整体规划与落地
- 积累高校行业资源后，可转向教育科技领域的创业或咨询方向，成为行业专家
- 负责面向高校场景的AI产品设计，包括学术科研辅助、文献处理、论文写作等AI效率工具的产品规划与设计
- 主导Multi-Agent工作流设计，将复杂的学术研究和行政审批流程解构为可配置、可调度的自动化工作流
- 与算法团队紧密协作，推动LLM、RAG、Code Interpreter等AI技术在专业学术场景的落地，平衡生成创造性与学术严谨性
- 推动产品与高校现有信息化系统（如教务、OA、数字图书馆）的集成，并设计符合高校合规标准的数据隐私与安全方案
- 具备3-5年互联网产品经理经验，有AI Agent、ToB SaaS、效率工具或大模型应用落地的成功项目经验
- 熟练掌握LLM基本原理、Prompt工程及RAG技术，理解Code Interpreter和Tool-use逻辑，能设计AI自动处理数据的产品方案
- 具备优秀的学术素养，理解硕博研究生和高校教师在科研、论文写作中的核心痛点
- 拥有极强的逻辑思维、架构设计能力，以及跨部门沟通协作能力
申请策略
- 在申请前，了解百度AI产品线的战略方向，特别是其在教育领域的布局
- 准备一个与高校AI应用相关的产品设计方案，在面试中展示你的思考深度和创新能力
- 突出AI Agent、大模型应用或ToB SaaS产品的成功项目经验，尤其是涉及LLM、RAG等技术的落地案例
- 强调对高校科研场景的理解，如有学术背景或相关产品经验，需重点突出
- 展示逻辑思维和架构设计能力，可通过描述复杂工作流的设计案例来体现
- 如有技术背景（如Python、数据库），务必在简历中明确体现
- 系统学习LLM、RAG、Prompt工程等AI技术知识，关注开源Agent框架（如LangChain、AutoGen）的最新进展
- 深入了解高校信息化系统（如教务、OA、数字图书馆）的运作模式，补充行业知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题，突出你的产品设计思路和量化成果
- 对于技术理解类问题，先阐述基本原理，再结合具体场景说明应用，体现你的技术深度和产品思维
- 对于设计类问题，从用户痛点出发，分析需求，再提出解决方案，并考虑技术可行性和合规性
- 请介绍一个你主导的AI产品项目，你是如何设计其核心功能的？
- 如何平衡AI生成的创造性与学术严谨性？请举例说明
- 在设计Multi-Agent工作流时，你会如何考虑任务分解和协同机制？
- 请谈谈你对RAG技术的理解，以及它在高校场景中的应用
- 如何与算法团队高效协作，确保产品方案的技术可行性？
职位点评
78
综合评分
百度AI产品经理，前沿技术栈，高薪高成长，但工作强度大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、看重行业前景，对AI教育有热情，能适应大厂工作节奏的产品经理。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
百度作为互联网大厂，薪资福利在行业内具有竞争力，该岗位为高级产品经理，薪酬水平较高，且大厂稳定性好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
该岗位聚焦AI前沿技术，涉及LLM、RAG、Multi-Agent等，技术成长空间大，且百度平台提供丰富的学习资源和晋升机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Multi-Agent、Prompt Engineering、Code Interpreter、Tool-use
业务类型profit_center
工作生活
50较低
岗位位于北京，互联网大厂工作节奏较快，JD未提及弹性办公或远程工作，工作强度可能较高。
工作模式仅现场办公
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
80较高
该岗位致力于提升高校科研效率，推动教育数字化，具有较高的社会价值，且AI教育赛道前景广阔。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提升科研与写作效率
创新程度积极采用新技术
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