月之暗面
客服运营（境内外）
客服运营（境内外）
发布于 3 个月前基层主管/组长
全职员工仅现场办公客户服务与支持
客户服务与支持
Ai Chatbot
中英文流利
产品意识
客服体系
数据驱动
用户反馈分析
知识库
BPO管理
LLM
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
AI大模型公司客服运营岗，技术前沿、成长快，但WLB不明确，需现场办公。
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。
薪资怎么样
2万
与客户服务与支持中位数基本持平
发布情况
长期在招 · 82 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
68 个在招 · 其中客户服务与支持 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 客户服务与支持 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责完善并管理Kimi的境内外客服体系，确保用户问题高效解决，同时通过用户反馈驱动产品优化
你将建设知识库、引入AI工具提升效率，并管理客服团队与外部资源，是一个兼具运营管理与产品思维的综合性岗位
最低要求
年以上互联网/科技产品客服运营经验，有完善和优化客服体系的经历
解决问题导向，能快速定位问题根因、协调资源推进闭环，不止于响应和流转
有产品sense，善于从个案中发现共性问题和产品机会
能在模糊场景下做判断——LLM产品的用户问题经常没有标准答案，需要基于理解做出合理决策并清晰向用户解释
有将AI工具应用于客服场景的经验或意愿（如chatbot、智能质检、知识库等），理解知识库对客服效率的价值
具备数据驱动意识，能通过工单数据、用户反馈提炼洞察并推动改进
中英文流利，能支撑国际化用户的服务标准制定与问题处理
工作职责
完善现有客服体系，包括服务流程、分级响应机制（SLA）、质量标准与考核，补齐当前体系缺口
负责境内外用户问题的高效解决与闭环，管理日常客服运营，确保响应时效和用户满意度达标
建设和维护客服知识库，推进AI chatbot等工具在客服场景的合理应用，提升处理效率和一致性
具备产品意识，能从用户反馈中主动、精准地捕捉产品优化点，结构化输出给产品和模型团队驱动改进，而非被动等待产品来问
能区分"产品bug"与"模型正常行为边界"，对模糊场景做出合理判断，与工程团队协作排查
管理客服团队及外部服务资源（BPO/工具），制定成本优化策略，平衡服务质量与运营效率
处理升级案例（escalation）与敏感客诉，制定应对预案
优先资格
有AI/大模型产品的客服或运营经验，理解LLM产品用户的典型问题（幻觉、能力边界、内容拒绝、prompt使用等）
能阅读基础技术日志，与工程团队顺畅对接排查问题
有BPO管理经验
有用户研究或数据分析背景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI大模型行业前景广阔，可深入理解LLM产品用户行为
- 公司处于高速发展期，个人成长和晋升空间大
- 工作内容涉及国际化，有助于拓宽视野和双语能力
- 有机会参与AI工具的应用落地，积累前沿技术经验
- 同时管理团队和外部BPO资源，多线程工作易产生疲劳
- 客服工作本质上有一定的情绪消耗，需要良好的心理韧性
- 适合具备客服体系搭建经验、对AI产品充满热情、善于从用户反馈中发现价值，并能在高强度环境下保持逻辑清晰的运营人才
缺点 / 挑战
- 需处理大量模糊、非标准化的用户问题，决策压力大
角色解读
- 成长为客服运营专家或团队经理，管理更大规模的客服体系
- 转向用户运营或产品运营，依托用户洞察推动产品迭代
- 深耕AI产品运营领域，成为LLM行业用户服务专家
- 完善客服体系，制定SLA和质检标准，确保服务质量
- 管理境内外用户问题，协调资源快速解决并闭环
- 建设知识库，引入AI chatbot提升客服效率
- 从用户反馈中提炼产品优化建议，驱动产品和模型改进
- 客服体系搭建与优化经验，熟悉SLA和质检
- 问题分析与解决能力，能在模糊场景下做出判断
- AI工具应用意识，如chatbot、智能质检
- 数据驱动思维，能从工单数据中提炼洞察
申请策略
- 在简历中表达对Kimi产品的理解，可附上使用体验或改进建议
- 准备一个客服体系优化或AI工具应用的具体方案，在面试中展示
- 突出过往客服体系优化案例，展示具体成果（如效率提升、满意度提高）
- 强调数据驱动改进的经历，例如通过工单分析推动产品Bug修复
- 展示AI工具应用经验或相关学习项目，如chatbot搭建或知识库管理
- 体现中英文双语工作能力，尤其是处理国际用户问题的经验
- 学习LLM基础知识，了解模型能力边界和常见问题（幻觉、拒绝等）
- 补充基础技术日志阅读能力，便于与工程团队协作排查
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，具体描述案例
- 强调数据支撑和逻辑推理，展示结构化思维
- 突出跨部门协作能力，如何协调产品、工程团队推进改进
- 请描述你过往如何优化一套客服体系？用了哪些方法？结果如何？
- 如果一个用户投诉AI模型回答不准确，你会如何处理？
- 如何通过数据来驱动客服改进？请举例说明
- 你如何区分产品bug和模型正常行为边界？
- 你是否有使用AI客服工具的经验？如何评估其效果？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活45
使命价值60
薪资福利
65中等
薪资未公开，但B轮AI公司通常提供有竞争力的薪酬和期权，福利不明。整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：1.5–2.5万/月）
成长发展
85较高
职位处于AI前沿领域，涉及大量新技术应用（LLM、chatbot），且能从用户反馈驱动产品优化，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Chatbot、知识库、SLA、数据驱动
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
仅现场办公，未提及弹性或远程，加班信号不明确，但客服工作可能有轮班压力，WLB一般。
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
AI行业高速增长，社会影响力中性，通过客服改进产品具有一定意义，但日常工作偏执行。
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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