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MaaS-AI产品设计师
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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UX设计
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Maas
交互设计
体验设计
多模态
大模型
视觉设计
设计规范
值不值得投
薪资怎么样
2.9万
比UX设计中位数高
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 320 个在招
市场机会
选择适中
北京 · UX设计 · 36 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责智谱 MaaS 相关的 B 端 AI / 大模型产品体验设计，独立完成从需求分析、交互设计、视觉方案到落地验收的完整链路
你需要与产品、研发、算法团队协作，把大模型、Agent、多模态等能力转化为清晰可用的产品体验，并沉淀设计规范与组件资产
最低要求
本科及以上学历，3 年以上互联网产品设计经验，有 B 端产品、AI 产品、开发者工具或复杂系统设计经验者优先
具备扎实的交互与视觉设计能力，对信息架构、复杂流程、布局、字体、色彩及交互细节有良好判断力
具备较强的产品思维与业务理解能力，能够将复杂业务目标和技术能力转化为清晰、有效的产品体验
能独立负责完整项目，具备从 0-1 探索、方案设计、跨团队推进到上线验收的能力
对 AI 产品保持高度敏感，熟悉或深度使用大语言模型、Agent、多模态等产品，对 AI 交互范式有自己的理解
具备良好的沟通协作与主动推进能力，能在快节奏、多角色协作环境中推动方案高质量落地
简历需附作品集，能够清晰呈现设计思考、方案推导与实际落地结果
工作职责
负责 B 端 AI / 大模型产品的体验设计，深入理解业务目标与用户场景，独立完成从需求分析、交互设计到视觉方案及落地验收的完整设计链路
深度参与产品规划与需求评审，与产品、研发、算法等团队协作，梳理复杂业务流程与核心用户路径，持续提升产品的可用性、效率与体验品质
探索大模型、Agent、多模态等 AI 技术带来的新交互方式，推动 AI 能力转化为清晰、自然、可落地的产品体验
负责核心产品的体验一致性与设计质量，沉淀可复用的设计模式、组件规范与设计资产，提升团队设计与研发协作效率
基于用户反馈、产品数据与业务结果持续优化设计方案，推动体验问题闭环与产品迭代
优先资格
加分项：有 AI 产品、Agent、Coding 工具或复杂 B 端平台项目经验
具备动效、3D、前端实现或 AI Coding 能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 同时覆盖 B 端复杂系统与 AI 产品，可积累业务抽象能力与 AI 体验设计经验的双重资产
- JD 强调端到端负责（需求—交互—视觉—验收），有利于锻炼完整链路的设计能力
- 明确要求沉淀设计模式与组件规范，能形成可展示的体系化设计成果
- B 端 AI 产品的业务与模型能力边界都较复杂，需要快速理解客户场景与技术约束
- 作品集是硬性门槛，需要能清晰呈现设计推导过程与实际落地结果，只放效果图难以过关
- 适合有 3 年以上产品设计经验、对 AI 交互有真实思考、愿意在复杂 B 端场景中做端到端设计的求职者
缺点 / 挑战
- 面向大模型、Agent、多模态的前沿场景做设计，设计对象本身是新型交互，专业稀缺性较高
- JD 明确提到“快节奏、多角色协作”，对主动推进和沟通协调能力要求较高
角色解读
- 在 MaaS / 大模型平台方向持续深耕，向 AI 产品体验设计的负责人或设计团队管理者发展
- 借 AI 交互范式尚未定型的窗口期，沉淀方法论与设计资产，形成个人在 AI 设计领域的差异化优势
- 可横向拓展到 Agent 平台、AI Coding 工具等更复杂的产品形态，扩大设计覆盖面
- 负责 B 端 AI / 大模型（MaaS）产品的体验设计，独立跑通需求分析、交互设计、视觉方案到上线验收的完整链路
- 深度参与产品规划与需求评审，梳理复杂业务流程与核心用户路径，提升产品的可用性与效率
- 探索大模型、Agent、多模态带来的新交互方式，把技术能力转化为清晰、可落地的产品体验
- 沉淀设计模式、组件规范与设计资产，并基于用户反馈与产品数据推动体验问题闭环
- 扎实的交互与视觉功底，对信息架构、复杂流程、布局、字体、色彩与交互细节有判断力
- 产品思维与业务理解力，能把复杂业务目标和技术能力翻译成清晰的产品体验
- 独立负责完整项目的能力，包括 0-1 探索、方案设计和跨团队推进落地
- 对 LLM、Agent、多模态产品有深度使用经验，并形成自己对 AI 交互范式的理解
申请策略
- 按要求附上作品集，并把与 AI、B 端最相关的案例放在最前面，方便招聘方快速判断匹配度
- 提前了解智谱 MaaS 开放平台的产品形态与开发者用户群，面试中体现对业务场景的理解
- 精选 1-2 个 B 端复杂系统项目，讲清业务目标、用户路径拆解与最终的效率或业务结果
- 展示 AI 产品、开发者工具或 Agent 相关设计案例，突出对模型能力边界与交互取舍的理解
- 呈现设计规范、组件库与设计资产的沉淀成果，体现体系化与复用能力
- 作品集按“问题—假设—方案—验证”的结构展示推导过程，而非只放最终视觉稿
- 深度使用主流大模型、Agent、Coding 工具，形成对 AI 交互范式（对话、Agent 编排、多模态输入等）的成体系观点
- 补足数据意识，练习用产品数据和用户反馈验证设计效果并驱动迭代
面试指南
- 案例类问题用 STAR 结构：业务背景—你的角色—关键决策与取舍—可量化结果
- 观点类问题先给结论，再给 2-3 条依据，最后落到可执行的产品方案与验证方式
- 协作类问题强调机制：评审节奏、设计规范、验收标准以及分歧的升级路径
- 请用一个案例说明你如何把一个复杂的 B 端需求拆解成可落地的交互方案？
- 你如何看待大模型 / Agent 带来的交互范式变化？会怎样落到具体产品上？
- 当模型能力有边界、研发资源有限时，你如何做设计取舍？
- 你如何推动跨团队把设计方案高质量落地，遇到分歧怎么处理？
- 你如何用用户反馈和产品数据验证设计效果？
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