三六零
27秋招-AI产品设计专员（北京）-5352(J12447)
27秋招-AI产品设计专员（北京）-5352(J12447)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai产品
Prd
Prompt Engineering
Rag
交互设计
大模型
数据分析
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
头部互联网企业校招AI产品岗，技术栈前沿、成长空间大，薪资具竞争力，但WLB未明确。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2万
比AI产品经理中位数高
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 100 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是三六零2027届秋季校园招聘的AI产品设计专员，主要负责AI产品的需求定义、交互设计与落地迭代
你需要结合大模型、Agent等前沿AI技术，探索新型交互范式，并通过数据分析驱动产品增长，适合对AI行业充满热情且具备产品基本功的应届生
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、数据分析等相关专业优先
AI Native思维：有Prompt、RAG、Agent相关经验，了解Prompt Engineering，熟悉ChatGPT/Claude/Codex等主流AI工具，能独立通过AI解决复杂问题，对AI能力边界有清晰认知
产品基本功：熟悉互联网产品实施过程，熟悉PRD文档编写，能使用产品设计类软件
了解市场分析、需求分析、产品功能设计、业务流程设计、界面设计、用户研究和可用性测试
技术理解：了解Python和Django框架
了解LLM/MLLM、Agent架构、RAG、多模态等技术，能判断技术边界并与技术团队对话
能力素质：具备敏捷洞察与逻辑思维、系统分析、技术敏感度、商业敏感度、产品Sense和用户同理心，能独立完成从用户洞察到产品方案的全流程思考
热情与作品：怀揣做出优秀互联网产品的梦想，对AI行业和产品有极大热情
有产品实习或独立产品项目（AI产品尤佳）
有用AI工具搭建AI应用原型的实际经验
工作职责
参与定义AI产品方向：洞察用户场景中“AI能创造增量价值”的关键节点，完成AI产品需求定义、方案设计、效果验证，输出完整PRD与原型，推动从概念到上线及复盘闭环
驾驭AI技术边界：理解大模型（LLM/MLLM）、Agent架构、RAG、多模态等核心AI技术的能力与局限，能判断“什么该用AI、什么不该用”，与技术团队高效对话
设计AI交互体验：探索对话式界面、生成式UI、主动式智能推荐、多Agent协同、多步推理等新型交互范式，持续打磨AI产品体验，建立准确率、幻觉率、用户信任度等AI体验指标
驱动AI产品增长：跨团队协同设计、研发、运营、营销，推进产品0到1落地与持续优化
通过A/B测试、用户行为分析、AI使用漏斗等数据实验优化策略，追踪留存、付费转化与满意度
落地AI应用能力：基于业务需求进行智能体Prompt设计、评测与调优，支持RAG、Agent等AI应用接入
协助技术团队进行MCP工具、Skill、工作流开发测试，梳理bad case，推进产品迭代
追踪AI前沿：保持对AI行业动态的敏锐关注，及时将前沿进展转化为产品机会
优先资格
加分项：计算机或算法类专业背景
有AI产品实习/项目
用AI工具搭建过AI应用原型
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI爆发期，能深度接触大模型、Agent等前沿技术，积累稀缺的AI产品落地经验
- 依托超大型互联网平台的丰富场景与数据资源，有利于快速验证产品想法并实现规模化落地
- 校招培养体系相对完善，有机会与顶尖技术团队并肩作战，拓宽技术视野与行业人脉
- AI技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习状态，以跟上大模型和Agent架构的演进
- AI产品的效果评估（如幻觉率、准确率）存在不确定性，平衡技术边界与用户体验的难度较大
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备极强自驱力与产品Sense，且渴望在AI浪潮中打造标杆产品的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可成长为资深AI产品经理或AI产品专家，主导核心AI业务线的战略规划
- 横向可向AI商业化、AI运营或AI技术项目管理方向发展，成为懂技术与业务的复合型人才
- 负责AI产品的从0到1定义与设计，挖掘用户场景中的AI增量价值，输出PRD并推动上线闭环
- 探索对话式界面、生成式UI等新型AI交互范式，设计并优化大模型、Agent等技术的落地体验
- 通过A/B测试、数据漏斗分析等手段驱动产品增长，并进行Prompt设计与评测调优
- 具备扎实的互联网产品基本功，熟练掌握PRD编写、需求分析及原型设计工具
- 拥有AI Native思维，熟悉Prompt Engineering、RAG、Agent架构，能清晰认知大模型的能力边界
- 具备一定的技术理解力，了解Python/Django及多模态等技术，能与研发团队高效沟通
申请策略
- 提前体验并拆解360旗下的AI产品（如360智脑等），在面试中提出具有建设性的优化建议
- 重点突出AI相关的项目或实习经历，特别是使用大模型、Agent或RAG技术解决实际问题的案例
- 展示独立搭建的AI应用原型或产品作品集，证明你的动手能力与对AI产品落地的理解
- 强调数据分析与增长经验，如通过A/B测试或漏斗分析优化产品指标的具体成果
- 深入学习Prompt Engineering与Agent工作流设计，掌握主流AI工具的底层逻辑与调优技巧
- 补充Python基础与Django框架知识，提升与算法/后端工程师沟通的技术同频度
面试指南
- STAR法则：针对项目经历，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化表达，突出数据指标与个人贡献
- 产品思维框架：回答设计类问题时，遵循‘用户场景洞察 -> 技术边界评估 -> 交互方案设计 -> 数据验证闭环’的逻辑
- 请分享一个你使用AI工具（如大模型、Agent）解决复杂问题的实际案例，你是如何设计Prompt或工作流的？
- 在设计AI产品时，你如何评估和降低大模型的‘幻觉率’，同时保证用户体验？
- 如果技术团队表示当前的RAG方案无法满足你的产品需求，你会如何沟通并推动解决？
- 请描述一个你从0到1主导或深度参与的互联网产品项目，你是如何通过数据驱动产品迭代的？
- 准备1-2个自己亲手搭建的AI应用原型或深度体验的AI产品拆解报告，作为面试时的‘武器’
- 复习大模型、RAG、Agent等核心概念，确保能用通俗且准确的语言解释其原理与局限性
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
作为已上市超大型企业的校招岗位，薪资福利体系相对完善且具备市场竞争力，但具体薪资数字未披露，整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
90较高
岗位深度聚焦大模型、Agent等前沿AI技术，且要求追踪行业前沿，能为应届生提供极高的技术视野与能力成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、MLLM、Agent、RAG、Prompt Engineering、Python、Django、多模态
成长机会追踪AI前沿、将前沿进展转化为产品机会
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为超大型互联网企业的校招核心业务岗，工作节奏可能较快，WLB情况需入职后确认。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
AI产品正处于重塑各行各业的关键期，岗位致力于探索AI创造增量价值，具备较强的行业前景与科技使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号AI能创造增量价值、将前沿进展转化为产品机会
创新程度开拓性创新（行业首创）
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