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AI产品经理实习生（偏教育方向）
AI产品经理实习生（偏教育方向）
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
Ai Coding
Aigc
Ai产品经理
Claude Code
N8N
大模型
竞品分析
需求分析
值不值得投
薪资怎么样
5.0千
与AI产品经理中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
48 个在招 · 其中AI产品经理 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
在智谱担任偏教育方向的 AI 产品经理实习生，需稳定实习 12 个月以上
你将直接与客户沟通、挖掘场景需求，结合大模型能力设计产品方案，用 Dify、Coze、n8n 等 Workflow 平台和 Claude Code 等 Coding 工具搭建并评测 Demo，同时参与客户技术选型评估与竞品调研，从头到尾跟完真实项目
最低要求
本科及以上学历，有 AI 产品经理、AI 项目经验者优先
良好的逻辑思维，优秀的语言表达能力和文档编写能力
熟练使用 Dify、Coze、n8n 等 Workflow 平台
了解 AIGC 的前沿应用，在生活中有使用大模型相关产品的经历
能使用 Coding 工具如 Claude Code、Codex、Openclaw 独立搭建产品 Demo 者优先
熟悉 AI 相关开源项目，有独立部署能力者优先
实习时长要求：可稳定实习 12 个月以上
工作职责
参与客户沟通，深入挖掘场景需求，结合大模型的优势完成产品方案的设计
系统性地掌握 AI coding 的相关技术，能够基于用户场景完成产品及 Demo 的设计和评测工作
参与客户大模型技术选型评估、产品方案设计等工作，确保解决方案的质量和性能
参与大模型应用领域相关产品技术方案的研究和创新、竞品的调研和分析，支持业务的快速迭代
优先资格
有 AI 产品经理或 AI 项目经验者优先
能使用 Claude Code、Codex、Openclaw 等 Coding 工具独立搭建产品 Demo 者优先
熟悉 AI 相关开源项目、具备独立部署能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接进入大模型头部公司的一线应用场景，接触真实客户与技术选型决策
- 带教培养机制明确，强调从头到尾跟完项目，成果可沉淀
- 同时锻炼产品方案能力与 AI coding 动手能力，技能组合稀缺
- 教育方向场景丰富，产品迭代与反馈闭环较快
- 要求稳定实习 12 个月以上，对在校生的课业与时间安排是不小的约束
- 大模型技术与工具迭代快，需要持续自学跟上前沿
- 实习津贴与正式岗位薪资有差距，需提前做好预期管理
- 适合对大模型应用有真实兴趣、愿意长期投入一年以上、既能对外沟通又愿意动手做 Demo 的在校生，尤其是教育、计算机、信息管理等相关专业同学
缺点 / 挑战
- 同时承担客户沟通、方案设计与 Demo 搭建，节奏与交付压力并存
角色解读
- 实习期内可完整经历「客户沟通—方案设计—Demo 验证—交付迭代」全流程，积累可写进简历的实战项目
- 后续可向 AI 产品经理、解决方案架构师、AI 应用产品负责人方向发展，教育、政企等垂直行业均是常见去处
- 具备独立部署与 Coding 能力者，容易在 AI 应用落地类岗位中形成差异化竞争力
- 直接对接客户，梳理教育与行业场景需求，结合大模型能力产出产品方案
- 用 Dify、Coze、n8n 等 Workflow 平台和 Claude Code 等 Coding 工具，快速搭建可演示、可评测的产品 Demo
- 参与客户的大模型技术选型评估与方案设计，保证解决方案质量与性能
- 跟踪大模型应用前沿与竞品动态，输出调研与分析，支撑业务快速迭代
- 产品基本功：需求挖掘、方案设计、文档撰写与清晰的逻辑表达
- Workflow 平台实操能力：Dify、Coze、n8n 等至少一套能熟练使用
- AI coding 能力：能用 Claude Code、Codex 等工具独立把想法做成可跑的 Demo
- 对大模型与 AIGC 应用的持续关注，理解常见能力边界与开源项目生态
申请策略
- 简历或求职信里主动说明可稳定实习 12 个月以上的时间安排，这是该岗位的硬性关注点
- 投递前了解智谱的产品矩阵（如 GLM 系列模型与教育相关应用），面试时能聊出具体见解会加分
- 突出用 Dify/Coze/n8n 等平台做过的完整作品，写清场景、方案与上线或验证结果
- 展示用 Claude Code、Codex 等工具独立搭建 Demo 的经历，附上链接或截图说明
- 有 AI 开源项目部署经验一定要写，注明模型、部署环境与遇到的坑
- 若有教育行业相关项目、课程设计或用户调研经历，单独成段呈现
- 提前用 Dify 或 Coze 完整做一个可演示的行业 Demo，熟悉从知识库、工作流到评测的全链路
- 学习大模型基础概念（RAG、Agent、Prompt 工程、微调与评测），能与技术同事对话
面试指南
- 作品类问题用 STAR 结构：场景痛点—你的方案与技术选择—落地效果与量化指标—复盘与改进
- 方案类问题先拆解用户与场景，再讲能力边界与选型理由，最后给出验证和评测方式
- 时间承诺类问题给出具体、可信的排期说明，并展示你对长期深耕的意愿与规划
- 请介绍一个你用 Dify/Coze/n8n 搭建的产品或 Demo，解决了什么问题，效果如何评测？
- 客户提出的需求很模糊时，你会怎样挖掘真实场景并转化为产品方案？
- 你如何判断一个大模型能力适合用 Prompt、RAG 还是微调来解决？
- 你用过哪些 AI coding 工具？独立搭建 Demo 时遇到过什么技术卡点，怎么解决的？
- 你能否稳定实习 12 个月？学校课程和实习如何平衡？
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