月之暗面
体验运营实习生（Harness业务方向）
体验运营实习生（Harness业务方向）
发布于 2 个月前实习/见习
实习生仅现场办公实习与临时职位
实习与临时职位
Prompt Engineering
客服策略
数据分析
用户体验
LLM
RAG
SQL
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿AI实习，技术成长极快，但薪资和WLB一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5千
与实习与临时职位中位数基本持平
发布情况
长期在招 · 72 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
68 个在招 · 其中实习与临时职位 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · 实习与临时职位 · 约 340 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个面向AI行业的体验运营实习岗位，你将深入调研AI业务场景，优化AI产品的用户体验，并参与智能客服策略设计与Prompt调优
适合对AI应用和用户体验有强烈兴趣的同学，能快速掌握LLM、RAG等前沿技术
最低要求
能力与技能：
具备良好的逻辑思维、数据分析、快速学习能力，对改善用户体验有强烈的热情和主人翁意识
具备一定的Coding/Vibe Coding能力，能运用AI工具辅助工作，熟悉Python/SQL者优先
逻辑清晰，能快速理解技术与业务的交叉需求，具备与工程师、数据商、客户多方协作的能力
能主动发现问题并推动解决
工作职责
核心职责：
Harness业务运营支持
深入调研AI业务场景，挖掘高价值AI应用需求，将用户反馈转化为可落地的业务洞察
协助面向AI原生产品的用户体验分析与流程优化，优化用户交互路径与工具易用性
参与产品效果评测体系的设计与执行，跟踪Agent与模型在实际场景中的表现数据
AI工具与智能客服能力建设
协助Harness相关客服策略设计、流程搭建与效果调优，将业务知识转化为AI语言
运用Coding/Vibe Coding能力进行知识训练、Prompt精调与效果优化，推动AI在客服场景的应用
善用各类Agent工具提效，对LLM应用、RAG、工作流编排有基本认知或实践经验
跨团队协作与体验闭环
与产品、工程、算法团队紧密协作，推动Harness业务体验问题有效解决并跟踪改进效果
对接相关方推动数据接入与产品集成，协同优化对「人」和「Agent」均友好的工具与接口
参与客服反馈机制搭建，推动用户问题闭环管理
优先资格
加分项（非必须）：
对AI行业和AI产品有浓厚兴趣，并有一定了解
擅长撰写 prompt、搭建 AI agent
有过用户研究、客服、产品或运营相关的实习经验
能独立完成数据清洗、分析或轻量脚本开发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术（LLM、RAG、Agent），技能积累快
- 公司处于B轮高速成长期，有机会参与核心业务决策
- 团队扁平化，能与产品、工程、算法直接协作，视野开阔
- 实习薪资在北京处于中等偏上水平，且有转正机会
- 实习时间要求高（5天/周，4个月以上），需投入较多精力
- AI行业变化快，需要持续学习新工具和框架
- 适合对AI和用户体验有浓厚兴趣，具备一定技术背景（如CS/数据分析相关专业），希望深入AI产品运营的同学
缺点 / 挑战
- 跨团队协作多，沟通成本较高，需要较强的多任务处理能力
角色解读
- 可向AI产品经理或AI运营专家方向发展，深入理解AI产品全生命周期
- 积累Prompt工程和Agent搭建经验后，可转型为AI应用解决方案工程师
- 优秀实习生有机会获得转正或跳槽至一线AI公司
- 深入调研AI业务场景，收集用户反馈并转化为产品优化建议
- 参与AI原生产品的用户体验分析，优化交互路径和工具易用性
- 协助设计客服策略，利用Prompt工程和AI Agent工具提升客服效率
- 与产品、工程、算法团队协作，推动体验问题闭环解决
- 具备数据分析能力，能使用SQL/Python处理数据并洞察问题
- 掌握Prompt工程和AI Agent搭建，能利用LLM优化客服流程
- 良好的逻辑思维和跨团队沟通能力，理解技术与业务需求
- 快速学习能力，对AI产品和用户体验有强烈热情
申请策略
- 在简历中附上你搭建过的AI Agent或Prompt案例截图，增强说服力
- 面试前了解月之暗面的产品（如Kimi Chat），提出产品优化建议
- 突出AI相关项目或实习经历，尤其是Prompt工程、Agent搭建、用户研究等
- 展示Python/SQL等数据分析技能，附上代码仓库或分析报告链接
- 强调逻辑思维和快速学习能力，可举例说明如何解决复杂问题
- 体现对AI产品的热情，如个人博客、开源贡献或AI产品评测经历
- 补充LLM应用开发知识，熟悉LangChain、AutoGPT等框架
- 练习Prompt工程设计，阅读OpenAI等官方文档
面试指南
- 对于Prompt类问题，使用CASE框架：Context（场景）、Action（你的Prompt设计）、Solution（输出结果）、Evaluation（效果评估）
- 对于用户体验问题，使用STAR-L方法：Situation（背景）、Task（任务）、Action（你的行动）、Result（结果）+ Learning（学到的经验）
- 对于技术理解问题，先定义概念，再举例应用场景，最后说明局限性
- 请举例说明你如何利用AI工具解决一个实际问题
- 如何设计一个Prompt来让LLM准确回答某类客服问题？
- 用户反馈某功能体验不好，你会如何分析并推动改进？
- 你对LLM、RAG、Agent的理解是什么？请简单解释
- 为什么选择月之暗面？你对我们的产品有什么建议？
职位点评
薪资福利40
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
40较低
实习薪资处于中等水平，但无更多福利说明，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：4–6千/月）
成长发展
90较高
该岗位涉及LLM、RAG、Agent等前沿技术，技能成长空间大，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、Prompt Engineering、Python、SQL
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
要求一周5天到岗，实习期至少4个月，无明确WLB描述，生活化动机满足中等。
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
80较高
AI行业处于高速增长赛道，工作能直接改善用户体验，有一定社会意义。
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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