滴滴出行
AI产品经理
AI产品经理
发布于 大约 16 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
产品管理
Ai产品经理
Crm
Llm
Multi-Agent
Prompt工程
Rag
Saas
商家运营
AI 估算 · 25k–40k
北京AI产品经理，3-5年经验，上市大厂，薪资具有竞争力，结合技术稀缺性估算。
职位详情
关于这个职位
作为AI产品经理，你将负责面向外卖商家的AI赋能产品规划与设计，结合LLM和Multi-Agent技术，构建覆盖商家全生命周期的智能化解决方案，推动产品从概念到落地
最低要求
本科及以上学历，计算机、数据科学、人工智能、商科等相关专业优先
-5年产品经理经验，具备半年以上 Agent 架构实操经验，有成熟的B端/SaaS/CRM逻辑设计背景
深刻理解商家业务全生命周期（入驻-成长-成熟-留存），熟悉商家成长体系、商户画像标签体系，有SFA/CRM实操经验者优先
理解LLM核心原理与Multi-Agent技术栈（Prompt工程、RAG、Function Calling、模型微调、工作流编排），能将复杂业务问题转化为AI任务拆解
具备优秀的业务理解力与跨文化沟通能力，能熟练使用英语作为工作语言，在技术可行性与业务价值之间做出合理取舍
出色的沟通协作能力与项目推动能力，能在多团队协作中高效推进项目落地
工作职责
AI商家产品规划*
负责面向外卖商家建设AI赋能能力的整体规划，覆盖商家全生命周期
结合LLM/Agent技术能力，制定产品路线图，明确阶段性目标与优先级
多Agent产品设计与画像构建*
负责多Agent系统（Multi-Agent System）在商家核心场景的产品方案设计，包括但不限于：入驻转化、话术推荐、商户经营扶持、商户画像、经营管理、自动化流程等
定义多Agent间的协作逻辑、交互方式与任务编排方案
技术方案协同*
与算法和工程团队紧密协作，参与Multi-Agent架构设计讨论，理解RAG、Prompt工程、Tools/Function Calling、多Agent协作等技术方案的能力与边界，确保产品设计具备技术可行性
评估体系与效果提升*
建立AI产品效果的量化评估体系，涵盖任务完成率、准确率及业务指标影响（签约转化率等）
通过Prompt工程、模型微调及其他技术手段持续降低幻觉率，提升系统输出质量
前沿技术转化*
持续跟踪AI Agent、LLM领域的前沿动态与行业最佳实践，将技术洞察转化为可落地的产品机会点，定期向团队输出技术调研与应用建议
跨团队协作*
与运营团队、研发团队高效协同，在跨职能环境下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，了解ReAct、CoT、Agent编排等模式
有海外业务/国际化产品工作经历，了解拉美市场者优先
有外卖/本地生活/O2O/CRM/SaaS行业产品经验，特别是商家运营或商户成长方向
熟练使用Coze、Dify、LangChain等Agent开发平台或框架，能独立搭建Agent工作流进行方案验证
英语沟通能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在AI浪潮前沿，积累LLM/Agent实际落地经验，技能增值快
- 大厂平台，资源丰富，可接触复杂业务场景和海量数据
- 产品经理岗位核心，与算法、工程紧密协作，成长空间大
- 技术迭代快，需要持续学习，对技术理解要求高
- 多团队协作，沟通成本高，需平衡技术可行性与业务价值
- 适合具备B端产品经验、对AI技术有强烈兴趣、乐于在高速变化中学习和推动创新的产品经理
缺点 / 挑战
- 业务指标压力大，需快速产出可量化的效果
角色解读
- 深耕AI产品领域，成为AI产品专家或AI产品总监
- 横向拓展至更多业务线（如出行、社区团购等），或转向国际化产品方向
- 积累技术能力后，可转型为AI解决方案架构师或创业
- 规划AI赋能商家产品的路线图，明确阶段性目标和优先级
- 设计多Agent系统在商家入驻、经营等场景的产品方案，定义Agent协作逻辑
- 与算法和工程团队协作，确保AI方案技术可行，并建立效果评估体系
- 跟踪LLM/Agent前沿动态，将技术洞察转化为产品机会
- 扎实的产品经理经验，尤其B端/SaaS/CRM领域，深刻理解商家业务生命周期
- 掌握LLM和Multi-Agent技术栈（Prompt工程、RAG、Function Calling等），能拆解业务问题
- 优秀的跨团队沟通协作和项目推动能力，英语流利
- 具备数据驱动意识，能建立量化评估体系并持续优化
申请策略
- 在简历或面试中展示你对AI Agent技术趋势的理解和独到见解
- 提前研究滴滴外卖业务以及AI在商家运营中的应用案例，准备产品方案思路
- 突出B端/SaaS/CRM产品经验，特别是商家生命周期管理相关项目
- 强调Agent架构或LLM相关产品落地经验，包括Prompt工程、RAG等
- 展示量化成果，如通过AI产品提升签约转化率、降低人工成本等
- 如有国际化或海外业务经验，务必突出
- 系统学习Multi-Agent架构（如ReAct、CoT模式），动手搭建Agent工作流（使用Coze/Dify/LangChain）
- 深入了解外卖/本地生活行业，分析竞品AI产品策略
面试指南
- 用STAR原则：情境-任务-行动-结果，突出你的产品决策和技术理解
- 强调业务价值与技术实现的平衡，展示你从用户/商家角度出发的设计思路
- 提及你如何建立评估指标（如准确率、任务完成率）并持续迭代
- 请描述一个你主导的AI产品项目，包括技术选型和效果评估
- 如何设计一个多Agent系统来提升商家入驻转化率？请给出产品方案
- 解释RAG和Fine-tuning在商家话术推荐场景中的适用场景和优缺点
- 你如何衡量AI产品的业务价值？请举例说明
- 如何与算法团队协作，确保产品方案的技术可行性？
职位点评
66
综合评分
大厂AI产品岗位，前沿技术栈，成长空间大但工作生活平衡一般。
更适合这类人
适合追求技术成长和职业发展的产品经理，不介意现场办公和可能的加班。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利
75中等
上市大厂，薪资具有竞争力，福利体系完善，但未在JD中明确薪资和具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术（LLM、Multi-Agent），成长路径清晰，但JD未明确提及晋升或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Multi-Agent、Prompt工程、RAG、Function Calling、Agent编排
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，地点北京核心地段，但未提及弹性或WLB信息，可能加班。
工作模式仅现场办公
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
60中等
外卖行业成熟稳定，AI赋能商家有社会价值，但创新程度一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs