携程
AI Native 产品(MJ037773)
AI Native 产品(MJ037773)
发布于 26 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Ai Native
Cross-Functional Collaboration
Product Management
Rag
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI技术、高成长空间、大厂平台、工作强度较高
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
4.0万
比产品经理中位数高
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 530 个在招 · 其中产品经理 23 个
市场机会
选择面较广
上海 · 产品经理 · 约 700 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责设计以用户意图为核心的AI Native产品体验，涵盖Agent交互、系统协议及可信可控机制
需将业务能力抽象为Agent可调用工具，建立评测优化闭环，并利用AI Coding工具快速验证原型，推动产品从概念到落地的全生命周期管理
最低要求
具备优秀的产品sense和复杂系统设计能力，能从用户任务出发设计端到端体验
理解大模型及Agent基本工作机制（上下文、记忆、规划、工具调用等），能将技术特性转化为产品设计
具备扎实的System Prompting与上下文工程能力，能设计清晰指令并通过评测优化
具备较强的人机交互设计能力，理解对话式交互、生成式UI及人机协同设计方法
具备快速原型和Vibe Coding实践能力，熟练使用Cursor/Claude Code或Python/TypeScript独立完成Demo
具备数据分析意识，能建立评测指标并通过数据验证改进效果
具备优秀的跨团队沟通和项目推进能力
工作职责
Agent交互与系统体验设计：设计以用户意图和任务完成为核心的AI Native产品体验，覆盖任务发起至结果验收的完整链路
探索对话、图形界面、生成式UI等交互形态组合
设计人机分工机制及异常恢复环节
Agent-facing服务与协议设计：将业务能力抽象为Agent可理解、可调用的工具和服务，设计Schema及状态协议
推动传统流程向Agent可执行任务转化
与工程团队协作设计接口及协作边界
可信、可控的AI体验建设：针对模型幻觉和不确定性，设计信息溯源、置信提示、过程透明及撤销恢复机制
建立任务状态可解释体验
落实权限、隐私和安全风险控制
评测驱动与持续优化：建立离线评测与在线监测体系，围绕任务成功率、工具调用准确率等指标优化产品
通过Bad Case和用户反馈定位问题
协同算法和工程团队优化Prompt、Workflow及系统策略
快速原型验证与产品落地：使用AI Coding工具搭建可交互原型进行低成本验证
负责需求分析、方案设计及优先级管理，推动多团队完成上线
根据反馈持续迭代
通用能力沉淀与平台化建设：沉淀可复用的Agent交互模式、Prompt模板及工具组件
参与开发调试工具链建设，推动能力产品化和标准化复用
优先资格
有Agent、Copilot、智能工作流或企业级AI产品的完整落地经验
熟悉Function Calling、MCP、A2A、Skill或插件生态，有工具或协议设计经验
有生成式UI、多模态交互、复杂任务调度或人机协同产品经验
有独立AI产品、开源项目、技术原型或高质量产品拆解作品
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用最前沿，接触Agent、生成式UI等创新技术，职业竞争力强
- 大厂平台资源，拥有海量真实用户数据和算力支持，利于产品落地验证
- 跨团队协作机会多，能深度理解技术与业务的结合点，提升综合视野
- 薪酬福利具有市场竞争力，符合互联网大厂标准
- AI技术迭代极快，需要持续高强度学习，保持对新技术的敏感度
- 产品形态尚不成熟，需在无先例可循的情况下探索最佳实践，试错成本高
- 跨部门沟通复杂，需平衡算法、工程、业务多方诉求，推动难度大
- 对原型验证能力要求极高，需兼顾产品设计与基础代码实现
- 适合对AI技术充满热情、具备极强自驱力和快速学习能力，且拥有扎实产品功底和一定技术理解力的复合型产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向深耕：成为AI Native产品领域的专家，主导更复杂的AI战略产品
- 横向拓展：转向AI技术管理或AI创业，利用积累的Agent设计和评测经验
- 行业迁移：将AI产品设计方法论应用于其他垂直领域，如医疗、金融等
- 设计AI Agent的用户交互流程，包括意图识别、任务规划和结果展示，确保用户体验流畅自然
- 定义Agent的工具调用协议和能力边界，协调工程与算法团队实现技术落地
- 构建AI产品的评测体系，通过数据分析和实验不断优化模型表现和产品功能
- 利用AI编程工具快速验证产品假设，推动从原型到正式产品的全流程开发
- 深厚的AI产品思维，深入理解LLM、Agent机制、RAG等技术原理及其局限性
- 卓越的交互设计能力，擅长处理非结构化、不确定性的AI输出场景
- 强大的原型验证能力，熟练使用Cursor等AI编码工具快速构建Demo
- 数据驱动的决策能力，能够建立科学的评测指标并指导产品迭代
申请策略
- 准备详细的产品拆解报告，展示对现有AI产品的深度思考和改进建议
- 面试中重点阐述如何处理AI输出的不确定性和错误恢复机制
- 突出AI相关项目经验，特别是涉及LLM、Agent、RAG的具体落地案例
- 强调原型验证能力，展示使用AI工具快速构建Demo的经历和成果
- 体现数据驱动思维，列举通过数据分析优化产品指标的实际案例
- 展示对AI交互设计的独特见解，如处理幻觉、不确定性等问题的设计方案
- 深入学习Prompt Engineering技巧，掌握System Prompt设计最佳实践
- 提升AI编码工具（如Cursor）的使用熟练度，提高原型开发效率
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，重点突出在AI场景下的创新解决方案
- 结构化思维：从用户价值、技术可行性、商业影响三个维度分析问题
- 数据支撑：用具体指标和数据证明决策的有效性和产品的成功
- 反思总结：展示从项目中获得的经验和对未来工作的启示
- 如何设计一个AI Agent的交互流程，以应对用户意图模糊的情况？
- 请分享一个你使用AI工具快速验证产品假设的案例，遇到了哪些挑战？
- 如何评估AI产品的用户体验？与传统APP评测有何不同？
- 在设计Agent工具调用协议时，如何平衡灵活性与安全性？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，携程提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，能满足求职者对稳定性和高回报的期望。
薪资信号偏高 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
95较高
该职位处于AI技术应用的最前沿，涉及Agent、生成式UI等新兴领域，能提供极高的技能成长空间和行业影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、RAG、System Prompting、Generative UI、Cursor、Claude Code
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，虽然JD未明确提及加班情况，但AI研发和产品迭代的高强度特性暗示了较高的工作投入要求。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过提升AI产品的可用性和安全性，改善用户出行体验，具有一定的社会价值，但商业属性较强，社会影响力中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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