M&T事业部-AI产品经理（经营分析方向）-杭州

优缺点分析

角色解读

• 从数据产品经理向AI产品专家或业务线产品负责人发展
• 深入理解电商经营逻辑，未来可向业务操盘手或商业化产品总监转型
• 设计并建设内部工作台的经营分析产品，包括目标跟踪、数据诊断归因等核心功能
• 推动这些能力的AI化落地，利用大模型和Agent技术提升业务分析与运营效率
• 与多部门协同统一指标口径，推动产品迭代与业务策略执行
• 具备扎实的B端数据产品设计和经营分析能力，熟悉电商业务指标（GMV、损益等）
• 理解大模型与Agent在B端场景的应用边界，有AI产品落地经验
• 优秀的跨团队沟通与协同能力，能推动复杂业务逻辑的产品化

申请策略

• 了解近期的业务战略和AI应用方向，准备一些关于如何用AI提升内部经营效率的思考
• 突出在数据产品、经营分析或策略分析方面的项目经验，特别是指标体系搭建和数据诊断案例
• 详细描写大模型或AI Agent在B端场景的落地案例及业务收益
• 深入学习大模型和Agent在B端业务（如智能问数、归因分析）的应用范式
• 熟悉电商财务和运营指标（GMV、ROI、损益等）的拆解逻辑

面试指南

• STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果，重点突出业务收益和技术难点攻克
• 对于业务协同问题，采用“理解各方诉求-寻找数据共识-建立标准流程-系统固化”的框架
• 对于AI落地问题，强调“场景定义-技术边界评估-产品方案设计-灰度验证与迭代”的闭环
• 请分享一个你主导的AI Agent或大模型在B端业务落地的案例，遇到了什么挑战？
• 如何设计一个经营分析工作台，帮助业务团队进行目标跟踪和诊断归因？
• 当业务、财务和BI对某个核心指标口径不一致时，你作为产品经理如何推动统一？
• 大模型在数据诊断和智能问数场景下，如何解决幻觉和准确性的问题？
• 准备1-2个深度的AI产品落地案例，复盘其中的业务价值和技术难点