携程
Senior AI Solution EN SHACC HTL(MJ037245)
Senior AI Solution EN SHACC HTL(MJ037245)
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
Api集成
Gdpr
Llm
Sql
提示工程
数据分析
智能客服
模型微调
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
上市巨头AI核心落地岗、前沿大模型技术栈、业务场景丰富，WLB未明确。
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
3.3万
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 3 个
市场机会
选择面较广
上海 · AI产品经理 · 92 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责结合大语言模型（LLM）技术设计并优化AI智能客服解决方案
你需要搭建运营评估体系，通过数据分析挖掘用户体验痛点，并联动算法与产品团队持续迭代对话效果，提升客服场景的解决率与用户满意度
最低要求
核心经验：拥有3~5年及以上智能客服运营（Chatbot或Voicebot）、产品运营相关工作经验，具备成功的 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，能够运用SQL/Python进行数据分析
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
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
通过监控用户视角对于AI智能客服的客感满意度/解决率等指标下钻挖掘用户体验痛点，定位问题根因，制定解决方案并提出优化策略
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
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型落地的核心赛道，能积累丰富的LLM应用与智能客服实战经验
- 依托庞大的业务场景，有充足的数据和算力资源支持方案迭代
- 跨国巨头企业平台，视野开阔，能接触多语言、多模态等前沿应用
- 适合对大模型应用有浓厚兴趣，具备扎实数据分析能力，且希望在智能客服/服务领域深耕的产品或运营专家
缺点 / 挑战
- 需要平衡技术理想与业务落地，大模型在复杂业务场景中的幻觉和准确率控制是长期挑战
- 涉及跨部门协同（算法、产品、研发），沟通与推动成本较高
角色解读
- 从AI客服解决方案专家向AI产品总监或智能服务业务负责人发展
- 深耕大模型在垂直场景的落地，成为行业领先的AI应用专家
- 结合大语言模型（LLM）技术设计并优化AI智能客服解决方案，提升客服场景的解决率与用户体验
- 搭建运营评估体系，通过数据分析挖掘痛点并制定优化策略
- 联动算法与产品团队，利用提示工程、模型微调等手段推动大模型在客服场景的功能升级
- 具备3-5年智能客服运营或产品运营经验，有LLM Agent或复杂任务型对话方案落地案例
- 扎实的LLM技术认知，能运用SQL/Python进行数据分析，理解大模型原理及优化方法
- 熟悉API集成逻辑及后端业务系统交互原理，了解GDPR/CCPA等合规要求
申请策略
- 提前体验携程现有的智能客服产品，分析其优缺点并准备一份简单的优化建议
- 了解携程国际化业务背景，思考多语言客服场景的痛点
- 重点突出LLM Agent或复杂任务型对话方案的成功落地案例，提供具体场景（如改签、退款）的数据指标提升
- 展示运用SQL/Python进行数据分析并驱动产品优化的实际项目经验
- 深入学习提示工程（Prompt Engineering）和模型微调（Fine-tuning）的最新实践
- 了解GDPR/CCPA等数据合规要求及多语言大模型的应用趋势
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目案例，重点突出数据指标（如解决率、满意度）的提升
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合具体业务场景说明落地策略和效果评估
- 请分享一个你主导的LLM Agent或复杂任务型对话方案落地案例，遇到了哪些挑战？
- 如何通过数据分析定位AI智能客服的体验痛点？请举例说明
- 在提示工程迭代和模型微调中，你通常采用哪些策略来优化对话效果？
- 如何平衡大模型的创新应用与内容安全、合规要求（如GDPR）？
- 复习大语言模型的基础原理、提示工程技巧及RAG（检索增强生成）等常见架构
- 熟悉携程的客服业务场景（如机票改签、酒店退款），思考大模型在其中的应用切入点
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
该岗位属于AI核心落地场景，薪资具备市场竞争力，且企业福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4万/月）
成长发展
85较高
岗位深度结合LLM技术，处于AI应用前沿，能接触到多语言、多模态等复杂场景，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、大语言模型、提示工程、模型微调、SQL、Python、API集成
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式和WLB信息，但作为核心AI岗位，工作节奏可能较快。
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
提升智能客服体验能直接改善海量用户的出行服务体验，具有一定的社会价值，但主要仍为商业驱动。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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