影像产品经理（影像/视觉方向）

优缺点分析

角色解读

• 在AI影像产品领域深耕，逐步成为AIGC或Agent产品专家，主导更具前瞻性的产品方向
• 横向拓展至其他AI应用领域（如多模态交互、智能助手），或纵向晋升为产品负责人/总监
• 结合技术积累，向AI解决方案架构师或AI产品战略方向发展
• 进行AI视觉与影像领域的消费者需求洞察与行业研究，将技术趋势转化为实际产品场景
• 制定AI Agent产品功能规划，包括模型调用、工作流设计及工具集，输出创新产品方案
• 定义交互形态与生成效果，建立AI效果评估指标，推动产品迭代优化
• 负责产品生命周期运营，基于数据分析和用户反馈优化Prompt策略和Agent逻辑
• 熟悉大语言模型（LLM）和多模态大模型（VLM）技术边界，了解AI Agent框架如LangChain、AutoGen
• 具备AI视觉审美和产品Sense，熟练使用Midjourney、Stable Diffusion等AIGC工具
• 能将感性业务场景转化为技术语言和Prompt结构，具备跨界翻译能力
• 具备数据分析能力，能基于Bad Case和用户数据优化产品体验

申请策略

• 在简历或作品集中附上你认为最优秀的AI影像作品或产品DEMO链接
• 了解vivo影像产品线（如X系列、S系列）的AI功能，思考如何优化并提出创新点
• 突出AI Agent或大模型应用相关项目经验，尤其是产品落地案例，说明你在其中的角色和贡献
• 强调影像或视觉领域的背景，如摄影作品、AIGC工具使用经验、审美能力证明
• 展示跨界能力：如将业务需求转化为技术方案的实例，或与算法团队协作的成果
• 列出熟悉的AI框架、工具及效果评估方法，体现技术深度
• 系统学习AI Agent框架（如LangChain、AutoGen），尝试动手搭建一个简单的Agent原型
• 深入掌握主流AIGC工具的工作流和调优技巧，提升Prompt Engineering能力

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）用于项目经验描述，突出技术选型与用户价值
• 对于产品设计问题，先明确用户目标，再拆解为技术组件（模型、工作流、交互），最后量化效果
• 应对技术争议时，用数据和用户反馈支撑产品判断，并探索折中方案
• 请举例说明你如何将一个用户影像需求转化为AI产品功能？
• 你如何看待AI Agent在摄影领域的应用？请设计一个具体场景
• 如何评估AI生成影像的质量？你会用什么指标？
• 你用过哪些AIGC工具？请比较它们的优缺点
• 当算法团队认为你的需求技术上不可行时，你会怎么推动？