产品实习生

优缺点分析

角色解读

• 纵向发展：从产品实习生到产品经理，再到资深产品经理，负责更大范围的AI产品线或行业解决方案
• 横向拓展：可向AI解决方案、算法产品、增长与数据产品等方向延伸，形成“产品+技术理解”的复合能力
• 能力沉淀：在真实ToB/ToG交付中积累行业know-how与项目推进经验，是后续进入大模型公司或AI创业团队的优质跳板
• 参与大模型相关AI产品的版本规划、功能设计与PRD撰写，把数据洞察转化为产品方案，并推动研发完成开发与交付
• 作为业务方与算法、工程团队之间的桥梁，支持ToB/ToG项目的需求澄清、原型设计、验收标准制定和上线流程
• 通过数据监控与效果分析，定位产品问题并推动迭代，持续提升产品质量和用户体验
• 跟踪AI行业动态，做行业方案调研与竞品分析，为产品决策提供参考
• 基础数据分析能力：能写 SQL、使用数据可视化工具，理解实验设计与基本指标分析方法
• 产品基本功：需求拆解、逻辑梳理、原型设计与PRD文档撰写能力
• 对 LLM/AIGC 的理解：了解 RAG、Function Calling、Agent 工具编排等常见应用流程及基本原理
• 跨团队沟通协作与自驱力：能在业务、算法、工程多方之间对齐目标并推动落地

申请策略

• 提前了解智谱的模型产品线与 ToB/ToG 客户场景，面试中能体现你对业务的真实理解
• 投递前主动与 HR 确认实习地点、时长与每周到岗天数，避免后续预期错位
• 突出与 LLM/AIGC 相关的课程、项目或竞赛作品，说明你做了什么、解决了什么问题、用了哪些技术（如 RAG、Agent）
• 展示数据分析能力：写过的 SQL、用过的可视化工具、做过的指标分析或实验设计案例
• 列出你写过的PRD、原型或需求文档，最好附链接或简述结构与效果
• 体现跨团队协作经历，如与开发/设计配合完成的学生项目或实习经历
• 系统补一下大模型应用基础：RAG 流程、Function Calling、Agent 编排方式，以及常见的评测与效果指标
• 练习用 SQL 做一次完整的数据分析并输出结论，熟悉常用数据可视化工具

面试指南

• 产品设计类问题：先讲清用户与场景，再拆解核心需求与约束，最后给出分版本的落地路径和验收指标
• 数据类问题：先定义目标指标，再说明数据来源与监控方式，最后讲如何用实验或对照验证效果
• 协作类问题：用 STAR 结构描述冲突背景、你如何对齐目标、采取了什么方案、最终结果与复盘
• 如果让你为智谱的某项大模型能力设计一款ToB产品，你会如何做需求澄清和版本规划？
• 如何衡量一个AI产品的效果？你会设计哪些指标和数据监控方案？
• 请介绍一个你了解或做过的 RAG / Agent 应用，说明流程和你认为可改进的地方
• 当客户需求与当前模型能力不匹配时，你如何协调算法、工程和业务方？
• 你平时怎么做竞品分析？会关注哪些维度？