长鑫存储
AI产品经理 AI Product Manager(J21204)
AI产品经理 AI Product Manager(J21204)
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
Agent开发
Ai产品经理
Ate
Fa
Llm
Prompt工程
Tob产品
半导体测试
质量评估
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
前沿AI产品岗、半导体行业、技术驱动、成长性好，但WLB信息不明确。
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
2.8万
比AI产品经理中位数低
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 1810 个在招 · 其中AI产品经理 9 个
市场机会
选择不多
合肥 · AI产品经理 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责主导半导体ATE测试场景中AI Agent产品的设计与落地，定义产品规格和交互流程，并持续优化Agent输出质量
需要具备Prompt工程能力和半导体行业经验
最低要求
专业技能与资格：能使用prompt工程独立编写、调优和迭代Agent的system prompt与few-shot示例
能通过分析Agent输出日志定位推理路径
能区分LLM能力边界并定义合理约束与人工介入点
能建立Agent质量评估体系并跟踪垂类指标
行业与专业经验：3-5年ToB产品经验，有AI/Agent类产品从0到1落地经历，能拆解复杂业务流程为节点级产品规格
有半导体/芯片测试/ATE/SLT/FA领域经验优先
项目/任务成果：主导过至少一个Agent类产品的完整落地项目，具备从需求到交付的端到端产品定义经验
其他要求：具有跨团队协作能力，能对接FA工程师（提取业务方法论）、Agent开发团队（定义节点输入输出）和后端团队（定义状态转移规则）
工作职责
产品定义与流程转化：主导AutoATE正向FA Agent的产品设计与端到端落地，深入半导体ATE测试场景，将FA工程师debug方法论转化为Agent可执行的产品流程
规格定义与验证：定义各Phase的输入输出规格、交互模式（全自动/交互式）、Gate暂停点与人工审核流程，驱动Agent团队与后端团队按PRD交付，并在mini-tester机台上完成闭环验证
质量体系优化：持续优化Agent输出质量，通过prompt调优、few-shot迭代与Agent决策路径评审，提升pattern一次通过率、根因定位成功率等垂直指标
优先资格
有半导体/芯片测试/ATE/SLT/FA领域经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入半导体前沿领域，接触AI Agent在测试场景的创新应用
- 公司为超大型企业，平台稳定，资源丰富，有利于职业发展
- 岗位涉及跨团队协作，能提升综合能力和行业人脉
- 半导体测试领域专业性强，需要快速学习行业知识
- AI Agent产品技术复杂，需持续跟进LLM技术进展
- 项目需端到端落地，对产品管理和推动能力要求高
- 适合有AI产品经验、对半导体行业感兴趣、具备强跨团队协作能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级产品经理或产品总监方向发展，负责更复杂的AI产品线
- 积累半导体行业经验，成为领域专家，参与技术战略规划
- 拓展团队管理能力，带领产品团队推动创新项目
- 主导半导体ATE测试场景中AI Agent产品的设计与落地，将FA工程师的debug方法论转化为产品流程
- 定义产品的输入输出规格、交互模式和审核流程，确保Agent团队和后端团队按计划交付
- 通过prompt调优和few-shot迭代，持续优化Agent输出质量，提升测试通过率和根因定位成功率
- 具备Prompt工程能力，能编写、调优Agent的system prompt和few-shot示例
- 拥有3-5年ToB产品经验，有AI/Agent类产品从0到1落地经历
- 熟悉半导体测试场景，能拆解复杂业务流程为节点级产品规格
申请策略
- 研究长鑫存储的业务和产品，了解其在半导体存储领域的定位
- 准备面试时，重点讲述如何将业务方法论转化为Agent产品的具体案例
- 突出AI/Agent产品的从0到1落地项目经验，尤其是Prompt工程和质量评估相关成果
- 强调半导体或ATE测试领域的相关经验，如果没有，可突出ToB产品和复杂业务流程拆解能力
- 展示跨团队协作的成功案例，如与工程师团队的合作经历
- 学习半导体测试基础知识，了解ATE、FA等术语和流程
- 深化Prompt工程和LLM应用技能，关注Agent开发最新实践
- 提升产品规格定义和验证能力，熟悉PRD编写和闭环验证流程
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验问题
- 结合具体案例，说明Prompt调优的方法论和效果，强调数据驱动
- 展示跨团队沟通的技巧，如如何提取业务需求并转化为技术规格
- 请描述你主导过的AI Agent产品项目，从需求到落地的完整过程
- 如何通过Prompt工程优化Agent的输出质量？遇到过哪些挑战？
- 在半导体测试场景中，如何定义产品的交互模式和人工介入点？
- 你如何与FA工程师和开发团队协作，确保产品规格的准确传递？
- 对于Agent质量评估，你建立了哪些指标和跟踪体系？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
该职位未明确薪资和福利信息，但公司为超大型企业，可能提供市场水准的薪酬和稳定性。
薪资信号面议 (2千–3.5万/月)
成长发展
85较高
职位涉及AI Agent在半导体测试的前沿应用，技术含量高，有利于技能提升和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Agent、LLM、Prompt工程、半导体测试
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
职位未提及办公模式和WLB信息，半导体行业可能需现场办公，工作强度未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
半导体行业为国家战略性产业，具有增长潜力，但该职位直接社会影响力有限。
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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