滴滴出行
AI产品经理
AI产品经理
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
AI产品经理
Ai产品经理
B端产品
Crm
Llm
Multi-Agent
Prompt工程
Rag
产品规划
英语工作
AI 估算 · 25k–45k
AI产品经理需求旺盛，滴滴平台加持，薪资竞争力强，具体定级影响范围。
职位详情
关于这个职位
该职位负责为外卖商家设计AI赋能产品，利用Multi-Agent和LLM技术优化商家全生命周期运营
你将与算法、工程团队紧密协作，定义产品方案并推动落地
适合具备B端产品经验、对前沿AI技术有热情的产品经理
最低要求
本科及以上学历，计算机、AI、数据科学、商科等相关专业优先
-4年产品经理经验，半年以上Agent架构实操经验，有B端/SaaS/CRM逻辑设计背景
了解BD或商家运营业务流程，有销售漏斗管理、商户画像或SFA/CRM经验者优先
理解LLM原理与Multi-Agent技术栈（Prompt工程、RAG、Function Calling、模型微调、工作流编排），能将业务问题转化为AI任务拆解
英语可作为工作语言，具备跨文化沟通能力，能在技术可行性与业务价值间合理取舍
出色的沟通协作与项目推动能力
工作职责
AI商家产品规划，面向外卖商家制定AI赋能产品的整体规划与路线图，覆盖商家全生命周期，明确阶段目标与优先级
多Agent产品设计，负责Multi-Agent在商家核心场景的方案设计，包括线索转化、话术推荐、商户经营扶持、商户画像、销售管理、自动化流程等
定义多Agent间的协作逻辑与任务编排
技术方案协同，与算法和工程团队协作，参与Multi-Agent架构设计，理解RAG、Prompt工程、Function Calling等技术方案的能力与边界，确保产品方案可落地
评估体系与效果提升，建立AI产品效果的量化评估体系
通过Prompt工程、模型微调等手段持续降低幻觉率，提升输出质量
前沿技术转化，跟踪AI Agent/LLM前沿动态，将技术洞察转化为可落地的产品机会点
跨团队协作，与运营、研发团队高效协同，推动项目从方案到上线的全流程落地
优先资格
有Multi-Agent系统设计或搭建经验（ReAct、CoT、Agent编排等）
有海外业务/国际化产品经历，了解拉美市场者优先
有外卖/本地生活/O2O行业经验，特别是BD或商户运营方向
熟练使用Coze、Dify、LangChain等Agent平台，能独立搭建工作流验证方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在AI技术前沿，参与Multi-Agent产品设计，积累稀缺的高价值经验
- 滴滴平台数据丰富，业务场景真实复杂，产品落地机会多
- 与算法团队紧密合作，技术视野和产品能力都能快速提升
- 覆盖商家全生命周期，产品影响面广，成就感强
- AI技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏感度
- 需要处理大量跨团队协作，项目推动难度大
- 适合对AI技术有浓厚兴趣，具备B端产品经验，能适应快节奏且善于跨团队协作的产品经理
缺点 / 挑战
- 结果导向，必须量化评估AI效果，面对数据压力
角色解读
- 深耕AI产品领域，成为多Agent系统设计专家
- 横向扩展到更广泛的B端产品或国际化业务，积累多元化经验
- 向产品团队负责人方向晋升，管理产品线并制定战略
- 制定AI商家产品路线图，覆盖商家从入驻到成长的全生命周期
- 设计多Agent协作方案，应用于线索转化、话术推荐、商户画像等场景
- 与算法和工程团队协同，确保RAG、Prompt等方案在产品中落地
- 建立量化评估体系，通过Prompt优化和模型微调持续提升AI输出质量
- 熟悉LLM原理与Multi-Agent技术栈（Prompt工程、RAG、Function Calling等）
- 具备B端/SaaS/CRM产品设计经验，理解销售漏斗和商户运营逻辑
- 能够将业务问题拆解为AI任务，定义Agent协作流程
- 英语可作为工作语言，沟通协作能力强，能推动跨团队项目
申请策略
- 提前了解滴滴外卖业务和商家痛点，面试时提出具体产品思路
- 准备一个你主导的AI产品案例，完整讲述从洞察到落地的过程
- 突出Multi-Agent或AI产品项目经验，说明你的角色和具体贡献
- 强调CRM/销售管理产品设计案例，体现行业理解
- 展示技术理解力，如Prompt调优、RAG方案落地
- 标明英语水平和国际化经历，尤其是拉美市场相关经验
- 学习LangChain、Coze、Dify等Agent平台，动手搭建工作流
- 深入研究Agent论文和开源项目，理解ReAct、CoT等模式
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验类问题，突出结果和你的贡献
- 技术类问题先阐述基本原理，再结合业务场景给出具体方案
- 协作类问题强调目标对齐、沟通机制和风险管理
- 如何设计一个多Agent系统来提升商家线索转化率？
- 你如何评估AI产品的效果？用什么指标体系？
- 请解释RAG和Prompt工程的区别，以及各自的应用场景
- 如何与算法工程师有效协作，确保产品方案落地？
- 谈谈你了解的外卖商家运营有哪些核心环节？
职位点评
71
综合评分
大厂AI产品岗，前沿技术，发展空间大，但工作地固定且WLB未明确。
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。
更适合这类人
该职位最适合追求技术前沿和快速成长，能接受较大工作强度，对AI产品有强烈兴趣的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
职位薪资未在JD中明示，但滴滴作为上市公司，薪酬体系完善，补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
该职位处于AI应用前沿，涉及Multi-Agent和LLM技术，技术成长空间大，发展性动机满足度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Multi-Agent、LLM、RAG、Prompt工程、Function Calling、模型微调
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京，仅现场办公，JD未提及弹性或远程安排，生活化动机满足度一般。
工作模式仅现场办公
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
AI赋能商家属于高速发展赛道，对行业有积极影响，意义感较强。
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
滴滴出行 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs