携程
Senior AI Solution EN SHACC NPL(MJ037231)
Senior AI Solution EN SHACC NPL(MJ037231)
发布于 2 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
Ai Agent
Api集成
Llm
Sql
多模态交互
多语言支持
提示工程
数据分析
智能客服
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
上市企业核心AI业务岗，大模型技术前沿、成长空间大，薪资具竞争力，但工作节奏与强度可能较高。
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。
薪资怎么样
3万
比AI产品经理中位数低
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 560 个在招 · 其中AI产品经理 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · AI产品经理 · 85 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责结合大语言模型（LLM）技术设计并优化智能客服解决方案，提升用户体验与解决率
你需要联动算法与产品团队，通过提示工程、模型微调等手段推动AI在客服场景的落地与迭代，并搭建运营评估体系以数据驱动体验升级
最低要求
核心经验：具备至少1年以上解决方案经验，须有成功的 LLM Agent 或复杂任务型对话方案落地案例（提供具体场景，如改签、退款审批等）
具备扎实的 LLM 技术认知，理解大模型原理、应用趋势与优化方法，能将复杂业务需求转化为模型可理解、技术可执行的落地方案
目标驱动，熟练运用数据分析定位问题、挖掘机会点
持续追踪 LLM 技术迭代，以数据与体验双维度驱动方案优化
工作职责
分析业务场景与客户需求，设计客服解决方案
结合 LLM（大语言模型）技术特性，通过意图设计、场景解决能力设计、拟人化沟通等方法提升体验
搭建运营评估体系
通过监控用户视角的客感满意度/解决率等指标下钻挖掘用户体验痛点，定位问题根因，制定解决方案
联动算法、产品团队，通过提示工程迭代、上下文记忆策略、模型微调等手段持续优化对话效果，推动大模型在客服场景的功能升级（如多语言支持、多模态交互）
主动学习外部优秀案例，通过借鉴行业最佳实践（通过业务交流、对接合作厂商等手段），制定计划推动服务体验迭代升级
优先资格
擅长 SQL 优先
熟悉 API 集成逻辑优先，理解后端业务系统（订单、支付、物流）的基本交互原理，能与研发高效协同以保障解决方案有效落地
全球化经验或英文口语流利优先，熟悉不同区域用户习惯与合规要求（GDPR/CCPA 等），保障内容安全优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型应用落地的核心赛道，能积累丰富的LLM Agent及复杂对话系统实战经验
- 依托庞大的全球化业务场景，项目数据量级与业务复杂度极高，利于个人能力快速跃升
- 大模型技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习与跟进
- 适合具备1年以上AI/LLM落地经验，对智能客服、对话系统有浓厚兴趣，且具备较强数据分析与跨团队推动能力的产品/解决方案人才
缺点 / 挑战
- 需要同时兼顾业务体验与技术可行性，对跨部门沟通与资源整合能力要求较高
角色解读
- 可向资深AI产品专家、AI解决方案架构师或AI业务线负责人方向发展
- 随着大模型技术的普及，具备复杂场景落地经验的AI人才在行业内极具竞争力
- 结合大语言模型（LLM）技术设计智能客服解决方案，提升用户满意度与问题解决率
- 联动算法与产品团队，通过提示工程、模型微调等手段优化对话效果，并搭建数据评估体系驱动体验迭代
- 具备扎实的LLM技术认知与AI Agent落地经验，能将业务需求转化为技术可执行方案
- 熟练掌握数据分析（如SQL）与API集成逻辑，具备优秀的跨团队协同与项目管理能力
申请策略
- 准备一份关于“如何利用LLM优化现有客服痛点”的简短思考或方案，在面试中展示主动性与业务洞察力
- 重点突出LLM Agent或复杂任务型对话方案的成功落地案例，量化业务指标（如解决率、满意度提升）
- 展示对大模型原理的理解及提示工程、微调等实操经验
- 提前熟悉携程客服业务场景（如机票改签、酒店退款等），补充SQL数据分析能力与API集成相关知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，重点突出“业务痛点-技术方案-数据结果”的闭环
- 在回答优化策略时，从数据监控、归因分析、策略迭代三个维度展开，体现系统性思维
- 请分享一个你主导的LLM Agent或复杂对话方案落地案例，遇到了哪些技术或业务挑战？
- 如何通过提示工程或模型微调来优化大模型在特定场景下的对话效果？
- 如果客服场景下的用户满意度指标下降，你会如何搭建评估体系并定位问题根因？
- 如何平衡大模型生成的拟人化体验与内容安全、合规性（如GDPR）要求？
- 深入了解携程的核心业务线（机票、酒店、旅游等）及其客服痛点，体验并分析市面上优秀的AI客服产品
- 复习大模型基础原理、RAG、Agent架构及提示词工程技巧
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
作为上市企业的核心AI岗位，薪资福利体系完善，在上海市场具备较强竞争力，但JD未明确披露具体薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
成长发展
90较高
岗位深度参与大模型在核心业务场景的落地，技术前沿性极强，能接触到多语言、多模态等复杂AI应用，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、提示工程、模型微调、多模态交互、SQL、API
成长机会主动学习外部优秀案例、持续追踪 LLM 技术迭代
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式与加班情况，但作为核心AI业务岗，工作节奏与强度可能较高，WLB情况需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
智能客服直接面向全球用户，提升服务体验与保障内容安全具有一定的社会价值与用户影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号提升体验、保障内容安全
创新程度积极采用新技术
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