长城汽车
Agent产品经理（智能座舱）【成都】49476
Agent产品经理（智能座舱）【成都】49476
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Agent架构
大模型应用
对话式Ai
数据驱动迭代
智能座舱
用户体验设计
端云协同
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术驱动、高薪稳定、成长空间巨大的高阶智能座舱产品经理岗位
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，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
比产品经理中位数高
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 1220 个在招 · 其中产品经理 4 个
市场机会
选择适中
成都 · 产品经理 · 40 个在招
职位详情
关于这个职位
负责长城汽车智能座舱MasterAgent及垂类Agent的产品规划与设计，构建端云协同的中枢框架
通过定义任务切分策略与数据闭环机制，驱动AI模型迭代，打造健康安全、娱乐、车控等多场景的智能交互体验
最低要求
统招本科及以上学历
年以上C端AI产品经验
其中至少2年专注于对话式AI、虚拟助手或Agent类产品
有完整的AI产品从0到1落地经历
工作职责
负责汽车座舱云端及端侧MasterAgent的整体产品规划与设计，构建能够调度、协同各类垂类Agent（如健康、娱乐、车控、导航等）的中枢框架
设计不同场景的座舱Agent（如健康安全、影视娱乐、儿童陪伴、通勤秘书等），确保各Agent既能独立闭环，又能被MasterAgent动态编排，应对复杂连续场景
定义端侧（轻量、低延迟、隐私）与云端（重算力、大参数、复杂推理）的任务切分策略
例如：基础语音唤醒端侧处理，而多轮意图理解、个性化健康建议调用云端大模型
从用户交互日志、接管率、满意度反馈中挖掘Bad Case，设计数据标注规范，驱动模型（包括小模型意图分类、大模型Prompt优化）的迭代
优先资格
有MasterAgent从0到1的建设经验：例如主导过操作系统级助手（如车载OS内置的全局意图中台、手机系统级AI助手）等
具备座舱内至少两个不同场景Agent的完整落地经验：例如除健康Agent外，还负责过娱乐推荐Agent（基于情绪/路线推荐音乐、播客）、通勤助手Agent（融合路况、日程、充电规划）、儿童陪伴Agent（多模态情感交互、内容安全过滤）或车控管家Agent（自动预调节座椅、空调、灯光等），并能提炼出场景间的复用模式
熟悉MasterAgent对垂类Agent的调度策略：如优先级仲裁、任务分解与合并、冲突消解、上下文传递等，有实际系统架构文档或上线数据佐证
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于汽车行业智能化转型的核心赛道，接触前沿的Agent与大模型技术，技术含金量高
- 依托长城汽车上市巨头平台，拥有真实的海量用户数据和高频使用场景，利于产品落地验证
- 岗位具有极高的稀缺性，MasterAgent架构设计经验在市场上极具竞争力，职业溢价空间大
- 技术复杂度极高，需同时兼顾AI算法特性与汽车电子工程的严谨性，跨部门协作难度大
- 适合具备深厚AI产品背景、对汽车智能化充满热情、且擅长处理复杂系统架构的高级产品经理
缺点 / 挑战
- 行业竞争加剧，用户对智能座舱体验期望值快速提升，产品迭代压力巨大
- 端云协同策略需要在性能、成本和用户体验之间不断权衡，决策风险较高
角色解读
- 成为智能座舱AI领域的资深产品专家，主导更复杂的整车智能化战略
- 向智能驾驶或全栈AI产品负责人方向发展，统筹端到端的智能体验
- 转型为AI产品总监或业务线负责人，管理更大的产品团队与技术资源
- 规划并设计智能座舱的MasterAgent中枢框架，协调健康、娱乐、车控等垂直领域Agent的协同工作
- 制定端侧与云端的任务分配策略，平衡计算资源、延迟与隐私需求，实现复杂的AI交互逻辑
- 构建数据闭环体系，通过分析用户交互数据和Bad Case，指导底层AI模型的持续优化与迭代
- 深厚的AI产品方法论，特别是针对Agent、大模型应用及对话式系统的产品设计能力
- 扎实的端云协同架构理解，能够清晰界定端侧轻量化与云端重度计算的边界
- 优秀的系统思维与抽象能力，能设计复杂的任务调度、冲突消解及上下文管理机制
申请策略
- 准备一份详细的产品架构图或系统设计文档作为作品集，直观展示你的架构思维能力
- 研究长城汽车现有的智能座舱产品（如咖啡智能），分析其优缺点并提出改进思路
- 突出展示从0到1搭建Agent或AI助手产品的完整案例，强调架构设计与核心指标提升
- 详细描述端云协同的具体实践，量化展示如何通过策略优化降低延迟或提升准确率
- 列举主导过的复杂场景（如多模态交互、情感计算）及其落地效果，体现场景抽象与复用能力
- 深入理解大语言模型（LLM）的最新进展及其在端侧部署的限制与优化方案
- 学习汽车电子电气架构（E/E架构）基础知识，更好地理解车端硬件限制与通信协议
- 强化数据驱动产品迭代的思维，掌握如何设计有效的数据标注规范与分析模型
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你在架构设计中的决策依据和数据支撑
- 对比分析法：阐述不同技术方案（如纯云端vs端云协同）的优劣，并结合具体场景给出选择理由
- 闭环思维：强调从数据采集、清洗、标注到模型训练、评估、部署的全链路思考
- 请分享一个你主导的Agent产品从0到1的案例，重点说明架构设计和遇到的最大挑战
- 在智能座舱场景下，你如何定义端侧和云端的任务切分策略？请举例说明
- 当多个垂类Agent发生资源冲突或指令矛盾时，你设计的MasterAgent调度策略是如何工作的？
- 如何利用用户交互数据来驱动AI模型的迭代？请描述你的数据闭环流程
- 复习大模型应用开发的基本原理，特别是RAG、Prompt Engineering及Agent框架（如LangChain）
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬福利体系，且该高阶职位薪资水平显著高于市场平均，稳定性强。
薪资信号偏高 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
92较高
岗位聚焦于Agent与大模型在智能座舱的前沿应用，技术栈新颖且处于行业爆发期，能提供极高的专业成长空间和职业壁垒构建机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、MasterAgent、大模型、端云协同、对话式AI、Prompt优化
业务类型profit_center
工作生活
60中等
传统车企研发岗位通常要求坐班，工作强度可能随项目节点波动，虽未明确提及加班文化，但高阶产品岗通常面临较大的交付压力。
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
75中等
致力于提升用户出行体验，通过AI技术让座舱更智能、更安全、更具陪伴感，具有明确的用户价值和社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
长城汽车 的其他在招职位
相似职位推荐
社区策略产品实习生（促售方向）
米哈游 · 上海市
AI 估算 · 0.3–0.4千1 小时前发布
社区策略产品实习生（agent方向）
米哈游 · 上海市
AI 估算 · 0.3–0.4千1 小时前发布
整机产品经理(J46482)
海信 · 青岛市
AI 估算 · 1.8–3.0万1 小时前发布
AI人力产品经理
海尔 · 青岛市
AI 估算 · 2.0–3.5万1 小时前发布
高级产品经理（法务方向）
波克城市 · 上海市
AI 估算 · 3.5–6.0万2 小时前发布
垂类搜索产品实习生（J107319）
百度 · 北京市
AI 估算 · 0.2–0.3千2 小时前发布
AI Seller Experience Manager, Seller Compliance
亚马逊 · 深圳市
AI 估算 · 4.5–7.5万2 小时前发布
高德-用户&推荐产品专家/高级专家-信息业务中心
高德地图 · 北京市
AI 估算 · 2.5–4.5万2 小时前发布
Watch Jobs