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Dumate AI生态产品经理（J106615）
Dumate AI生态产品经理（J106615）
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开发
Ai产品经理
Mcp协议
Skill生态
商业化探索
开发者运营
数据分析
用户体验设计
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI生态赛道、技术成长性强、大厂平台背书，但工作节奏偏快、WLB一般
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
2.8万
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 1340 个在招 · 其中AI产品经理 36 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度“搭子”产品的Skill生态规划与建设，设计技能的生产、接入、分发及运营机制
通过数据分析和用户研究优化推荐体验，联动内外部团队孵化优质技能并探索商业化模式，持续提升生态规模与开发者活跃度
最低要求
本科及以上学历，2年以上互联网产品实习经验
具备 Skill、MCP、插件生态、开发者平台或 AI Agent 产品相关经验
熟悉 Skill/MCP 生态及其产品机制，理解大模型工具调用、Agent 任务执行、权限认证、上下文传递等基本原理，有相关产品实际落地经验
具备较强的用户体验感知，能深刻感受生态建设和用户体验和用户满足的关系
擅长使用figma
工作职责
负责百度搭子产品 Skill 生态的规划与建设，围绕用户、开发者及生态合作伙伴，设计 Skill 的生产、接入、分发、使用和运营机制，持续扩大优质 Skill 供给及生态规模
深入研究用户需求和行业趋势，制定不同场景下的 Skill 供给与分发策略，持续优化 Skill 的发现、推荐、调用和使用体验，提升用户任务完成效率
联动开发者、行业合作伙伴及内部业务团队，引入和孵化优质 Skill，探索开发者激励、生态合作及商业化模式，推动生态繁荣
建立核心指标体系，通过数据分析、用户研究和开发者反馈，持续提升优质 Skill 数量、调用规模、任务成功率、开发者活跃度及留存率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦前沿AI Agent与Skill生态赛道，技术视野开阔且处于行业爆发期
- 百度提供充足的算力资源与海量用户场景，便于产品快速验证与规模化落地
- 完善的内部技术中台与开发者社区支持，降低生态冷启动门槛
- 清晰的商业化探索空间，有助于积累从0到1的平台型产品经验
- AI生态标准与技术框架仍在快速迭代，需保持高强度学习以跟上技术演进节奏
- 跨部门协同与外部开发者沟通成本高，需平衡各方利益诉求
- 初期生态内容质量参差不齐，需投入大量精力进行治理与运营优化
- 适合具备扎实技术理解力、热衷探索AI新范式，且擅长跨边界资源整合与生态运营的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深AI产品经理或生态战略负责人方向晋升，主导更复杂的AI平台架构设计
- 横向可拓展至AI应用层产品或垂直行业解决方案，积累商业化变现经验
- 纵向可深耕开发者生态与平台工程，成为AI基础设施领域的专家型产品人才
- 负责百度“搭子”产品Skill生态的整体规划，设计技能的生成、接入与分发流程
- 深入研究用户需求与行业趋势，制定场景化供给策略，优化技能发现、推荐与调用体验
- 联动内外部开发者与合作伙伴，孵化优质技能并探索商业化路径
- 建立核心数据指标体系，通过分析与反馈持续驱动生态规模与质量增长
- 熟练掌握MCP协议、Agent任务执行逻辑及大模型工具调用机制，具备相关落地经验
- 精通Figma等原型设计工具，具备优秀的用户体验感知与交互设计能力
- 擅长数据分析与用户研究，能通过数据驱动产品迭代与生态运营
- 具备跨团队协作能力，能有效链接开发者、合作伙伴与内部业务线
申请策略
- 提前体验百度“搭子”现有功能，梳理Skill生态当前痛点并提出针对性优化思路
- 关注百度AI开发者大会动态，了解官方技术路线与生态政策导向
- 重点展示MCP协议、Agent或插件生态相关的产品设计履历，用数据说明技能供给增长量与调用转化率
- 突出在复杂生态系统中平衡用户体验与开发者利益的实际案例
- 量化数据分析与用户研究对项目迭代的直接贡献
- 深入研读MCP官方文档与大模型工具调用规范，掌握Agent任务编排与上下文传递的核心逻辑
- 强化Figma高阶交互设计能力，学习生态类产品常用的数据看板与状态机设计
- 补充商业化基础课程，了解开发者激励模型与分润机制设计
面试指南
- 采用“目标-策略-执行-度量”四步法：先明确业务目标与核心指标，再拆解产品策略与资源分配，接着给出具体执行路径与里程碑，最后设定数据监控与迭代机制
- 运用系统思维分析生态问题，区分供给侧（开发者）、需求侧（用户）与平台侧（规则/工具），针对性提出组合拳方案
- 结合STAR法则还原项目细节，重点突出你在复杂约束条件下的决策逻辑、跨部门协同方式及最终业务结果
- 如何设计一套兼顾开发者创作意愿与用户调用体验的Skill分发机制？
- 如何设计一个有效的Skill审核与质量评估体系，确保生态内容安全且高可用？
- 面对开发者入驻率低的问题，你会从哪些维度制定激励策略与冷启动方案？
- 在大模型技术快速迭代的背景下，如何保证产品架构的长期可扩展性？
- 系统梳理大模型工具调用、权限管理与上下文传递的技术原理，确保能与算法工程师同频对话
职位点评
薪资福利82
成长发展88
工作生活55
使命价值78
薪资福利
82较高
百度作为头部互联网企业，提供具有市场竞争力的薪酬包与完善的福利体系，能满足较高的物质回报预期。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
88较高
岗位深度绑定AI Agent与Skill生态前沿领域，技术迭代快且成长空间大，能提供丰富的实战锻炼机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MCP、Agent、大模型工具调用、Skill生态
业务类型profit_center
工作生活
55较低
互联网大厂常规节奏下工作强度较高，JD未提及弹性工时或远程选项，WLB保障相对有限。
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
78中等
致力于构建开放的AI技能生态，推动大模型应用落地，具有较高的技术创新价值与社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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