AI动态生产项目产品负责人

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为AI应用领域的专家级产品经理，主导更复杂的智能体生态建设
• 横向拓展：向旅游业务核心管理层发展，负责整体产品线或创新业务板块
• 技术转型：若技术能力突出，可向AI解决方案架构师或技术负责人方向转型
• 利用LLM技术（如RAG、Agent）设计并落地动态生成的旅游行程与产品
• 搭建和维护导游相关的知识体系与服务流程，确保产品内容的准确性与可控性
• 负责AI产品的工程化落地，包括Prompt优化、工作流编排及效果评测体系的建立
• 协调供给端资源，将AI能力转化为可售卖的旅游商品
• 熟练掌握LLM应用开发栈，包括RAG架构、Agent工作流设计及Function Calling机制
• 具备O2O或双边平台产品经验，理解供需两端逻辑及用户体验痛点
• 极强的动手能力，能独立编写Prompt、搭建测试环境并进行量化评估
• 对旅游行业供应链有一定认知，能将技术能力与业务场景深度融合

申请策略

• 面试前准备1-2个完整的AI产品Demo或详细的设计方案，证明你的动手能力
• 关注同程旅行最新的AI功能更新，思考其优缺点及改进空间，展现业务敏感度
• 突出展示已上线的LLM相关项目，详细描述使用的技术栈（RAG/Agent等）及最终的业务指标提升
• 强调“动手能力”，列举具体的Prompt案例、评测数据集构建过程或工作流搭建细节
• 体现O2O平台思维，展示如何通过产品设计解决供需匹配或用户体验问题
• 若有旅游或本地生活服务行业经验，务必重点标注
• 深入理解LangChain、LlamaIndex等主流LLM开发框架
• 学习AI效果评测方法论，掌握如何量化评估大模型输出的质量

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出在AI不确定性下的具体干预措施
• 技术+业务双视角：既讲清楚技术实现路径（如RAG检索增强），又讲清楚业务价值（如转化率提升）
• 数据驱动：强调通过A/B测试、人工标注、自动化评测等手段来量化效果
• 请分享一个你主导的LLM应用落地项目，你是如何解决幻觉或准确性问题的？
• 在设计Agent工作流时，你通常如何定义工具调用（Function Calling）的边界？
• 对于动态生成的旅游行程，如何建立有效的用户反馈闭环来持续优化模型？
• 如果供给端的导游数据质量参差不齐，你会如何通过产品手段进行治理？
• 复习RAG和Agent的核心原理及常见陷阱