米哈游
AI 产品实习生（发行方向）
AI 产品实习生（发行方向）
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Aigc
Ai产品
Prompt工程
广告投放
数据分析
用户增长
评测体系
需求分析
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
游戏发行场景的 AI 产品实习岗，技术方向前沿、成长性强，薪资福利未披露，需保证每周 4 天稳定出勤。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
6.0千
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 1000 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 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
这是米哈游面向在校生开放的 AI 产品实习岗，聚焦游戏发行场景
你将参与 AI 发行产品的需求梳理与功能设计，探索 AI 在用户增长、广告投放、营销内容生产中的应用，并通过数据与实验持续优化效果
最低要求
届及之后毕业的在校生，本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数据科学等理工科优先
对 AI 产品有浓厚兴趣，持续关注行业动态并主动使用各类 AI 工具，有意愿探索 AI 在发行场景中的应用
逻辑清晰，具备结构化思维，能够理解业务需求并将问题拆解为可执行方案
具备良好的沟通协作能力，能够推动跨团队项目进展
面向对象：2028届及之后毕业的在校生
工作职责
参与 AI 发行产品的需求梳理与功能设计，探索 AI 在用户增长、广告投放、营销内容生产等场景中的应用
跟踪 AI 相关功能与实验效果，结合业务数据与用户反馈，持续优化产品体验与应用效果
与产品、算法、数据、发行运营等团队协作，推动 AI 能力在实际发行业务中的落地
结合发行场景，参与 Prompt 模板设计、评测标准制定及效果迭代
优先资格
计算机、人工智能、自动化、数据科学等理工科背景优先
实习时长 3 个月以上，每周出勤至少 4 天的同学优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触的是 AI 在真实发行业务中的落地，有业务数据反馈，而不是只做 Demo 或概念验证
- 能同时积累 AI 产品能力和游戏发行、广告投放的行业知识，复合背景在市场上较稀缺
- 协作面覆盖产品、算法、数据、运营，可快速建立完整的项目视角与团队协作经验
- AI 应用效果存在不确定性，实验反复迭代是常态，需要耐心和数据敏感度
- 适合对 AI 产品有真实热情、希望在游戏发行场景做落地实践，并能保证稳定出勤的 2028 届及之后在校生
缺点 / 挑战
- 作为实习生需要主动争取任务和曝光机会，团队节奏下自主性要求较高
- 每周至少出勤 4 天、实习 3 个月以上，对课业和时间安排有一定压力
角色解读
- 实习期表现优秀有机会争取留用/转正，进入 AI 产品经理序列，继续深耕增长或内容生成方向
- 可积累「AI 应用落地 + 游戏发行/广告投放」的复合经验，后续转向 AI 产品、增长产品、策略产品等岗位
- 掌握 Prompt 工程与评测体系搭建能力，在 AIGC 产品类岗位中形成差异化竞争力
- 参与 AI 发行产品的需求梳理与功能设计，把 AI 能力应用到用户增长、广告投放、营销内容生产等真实发行业务场景
- 跟踪 AI 功能与实验效果，结合业务数据和用户反馈定位问题，推动产品体验与应用效果持续迭代
- 与产品、算法、数据、发行运营等团队协作，推动跨团队项目落地
- 参与 Prompt 模板设计、评测标准制定，并针对发行场景做效果复盘与优化
- 对 AI 产品有真实兴趣与日常使用习惯，了解大模型、生成式 AI 的能力边界与常见应用形态
- 结构化思维与需求拆解能力：能把模糊的业务问题拆成可执行的产品方案与验证路径
- 数据意识：看得懂实验与业务数据，能用数据判断功能是否有效
- 跨团队沟通协作能力，能推动算法、数据、运营多方协同推进
申请策略
- 投递前体验米哈游的游戏与社区产品，思考 AI 可在哪些发行环节提效，面试时能讲出具体想法
- 注意岗位对毕业年份的限制（2028 届及之后），确认符合条件再投递，提高命中率
- 重点写你深度使用 AI 工具的经历：用过哪些模型与工具、写过哪些 Prompt、产出过什么实际效果
- 呈现 1-2 个完整项目（需求—方案—数据结果），体现结构化拆解与结果验证能力
- 若有增长、投放、内容运营或数据分析经历（含校园项目、自媒体），尽量用数据量化结果
- 明确标注可实习时长与每周可出勤天数，贴合 3 个月以上、每周 4 天的偏好
- 系统了解生成式 AI 的产品应用范式：RAG、Agent、内容生成与效果评测方法
- 补充增长与投放常识：A/B 实验设计、CTR/CVR/ROI 等核心指标口径
面试指南
- 需求类问题按「业务场景—用户痛点—方案设计—验证指标」四步展开，先讲业务价值再讲功能细节
- 效果评估类问题强调「离线评测 + 在线 A/B + 人工抽检」的组合，并说明成功标准如何定义
- 经历类问题用 STAR 结构：背景、你的具体动作、结果数据、复盘与反思
- 你平时用哪些 AI 工具？举一个你用 AI 解决实际问题的例子
- 如果让你设计一个用 AI 批量生成投放素材的功能，你会如何拆解需求并评估效果？
- 如何判断一个 AI 功能「效果好」？你会设计哪些指标和评测标准？
- 讲一次你推动跨团队或跨小组协作完成项目的经历
- 你为什么想做游戏发行方向的 AI 产品？
职位点评
薪资福利50
成长发展88
工作生活68
使命价值72
薪资福利
50较低
JD 未提及实习薪资与福利信息，作为实习岗位，补偿性回报主要体现为实习津贴与经验积累，薪资竞争力需向 HR 确认。
薪资信号未披露（AI估算：4.5–7.0千/月）
成长发展
88较高
岗位直接面向 AI 在发行业务中的落地，涉及 Prompt 设计、评测标准制定与数据迭代，技能成长与项目经验积累信号强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI 产品、Prompt 工程、AIGC、数据分析、广告投放、用户增长、评测标准
业务类型profit_center
工作生活
68中等
JD 未说明办公模式与加班情况，但要求每周至少出勤 4 天、实习 3 个月以上，对在校生的时间安排有一定约束。
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
72中等
AI 与游戏发行结合属于当前较热的探索方向，岗位参与新技术在业务中的实际落地，但社会价值层面的影响力偏中性。
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