AI产品经理 - 用户画像平台（厦门）

优缺点分析

角色解读

• 从AI产品经理向资深AI产品专家发展，深入数据智能与个性化领域
• 可横向扩展至推荐系统、数据平台等方向，或晋升为产品负责人
• 随着AIGC和Agent技术发展，有机会成为企业级AI平台的核心操盘手
• 负责AI用户画像平台的整体规划、设计与迭代，构建统一用户理解与个性化能力
• 主导多维画像体系建设，包括数据接入、治理和分析，推动画像从静态标签向动态用户理解演进
• 推动画像在推荐、Agent、AI创作等业务场景落地，衡量个性化体验和业务收益
• 协同算法、数据、业务团队，制定产品路线图并推进执行
• 熟悉画像产品、标签体系、数据治理方法，具备数据洞察力
• 理解大模型（LLM）、Agent、RAG、Memory等AI技术原理，了解AI应用数据流
• 出色的跨团队沟通和项目管理能力
• 用户视角敏锐，业务意识强

申请策略

• 关注美图在AI领域的战略布局，展示你对个性化技术的理解
• 面试中体现以用户为中心的产品思维和数据驱动决策能力
• 突出用户画像、标签体系、数据治理相关项目经验
• 展示与大模型、推荐系统结合的实际案例和量化成果
• 强调跨团队协作和项目落地能力
• 如果有Agent或AIGC产品经验，重点突出
• 补充学习LLM、RAG、Agent的基本原理，了解主流框架
• 熟悉数据仓库、特征平台等数据基础设施

面试指南

• 针对项目经验问题，使用STAR法则，突出场景、任务、行动、结果
• 针对设计类问题，从业务目标、数据可用性、技术可行性、评估指标等维度回答
• 针对优先级问题，说明用价值影响、资源成本、战略对齐等标准进行排序
• 请介绍一次你主导的用户画像或数据产品建设的经历
• 如何设计一个用于推荐系统的用户画像标签体系？
• 你如何理解大模型Agent中的Memory，它和传统用户画像有何异同？
• 如何衡量画像平台对业务的价值？
• 如果有多个业务方同时提出需求，你如何确定优先级？