AI产品经理（语音方向）

优缺点分析

角色解读

• 可向资深AI产品专家、车载智能座舱产品总监方向发展，主导更大规模的座舱智能化项目
• 或转型为AI大模型商业化产品负责人，将前沿技术转化为更具市场竞争力的核心卖点
• 负责车载语音助手（Eva）的需求定义与端到端体验设计，挖掘驾驶和乘车场景下的用户痛点
• 推动语音识别、语义理解等AI技术的落地与性能优化，确保指标达到行业第一梯队
• 基于数据和用户反馈持续迭代语音产品体验，探索语音大模型及多模态交互的创新应用
• 具备车载语音或AI交互产品经验，熟悉语音交互、大模型及多模态技术边界
• 拥有较强的数据分析与用户洞察能力，能从海量交互数据中定位问题并输出优化方案
• 出色的跨部门沟通与项目推动能力，能高效协同算法、研发与测试团队

申请策略

• 面试前多体验吉利Eva及竞品车载语音，准备具体的体验优化建议
• 强调自己作为真实车主的用户视角
• 突出车载语音或AI交互产品的从0到1或核心迭代经验，量化体验优化成果（如识别率提升、活跃度增长）
• 展示对语音大模型及多模态交互的深刻理解，以及将其转化为实际产品功能的成功案例
• 强调数据分析能力，说明如何从海量数据中挖掘痛点并驱动产品决策
• 深入了解当前主流语音大模型（如端到端语音模型）的技术边界与车载场景应用潜力
• 熟悉智能座舱行业竞品（如华为鸿蒙座舱、蔚小理）的语音交互设计逻辑与核心卖点

面试指南

• 采用STAR法则描述项目经历，重点突出“发现问题-数据分析-技术方案协同-效果验证”的闭环
• 对于大模型问题，结合车载场景的“安全、高效、免唤醒”等核心诉求，探讨技术落地边界与体验创新
• 请分享一个你主导的车载语音功能迭代案例，如何平衡技术限制与用户体验？
• 面对语音识别错误或响应慢的客诉，你的排查和优化思路是什么？
• 如何看待语音大模型在车载场景的落地机会与挑战？
• 如何从海量语音交互数据中挖掘用户痛点并转化为产品需求？
• 深度体验吉利Eva及主流竞品的车载语音，总结优缺点并准备一份简短的体验优化报告
• 复习语音交互的基础指标（ASR准确率、NLU意图识别率、响应延迟等）及其常规优化手段