【海之子】AI产品经理（成本合约方向）

优缺点分析

角色解读

• 专业深化：成为房产科技（PropTech）或AI在工程领域应用的专家级产品经理，深入算法与业务结合
• 管理路径：负责更大的AI产品线或数字化项目团队，晋升为产品负责人或部门管理者
• 跨界发展：在积累深厚的行业Know-how后，可转向战略、投资或创业，专注于建筑科技领域
• 调研并设计AI技术在房地产成本管理（如合约、造价）中的应用场景，输出解决方案
• 将AI概念落地为具体功能，如搭建知识库、进行Prompt工程、配置智能合同审查与问答系统，并验证效果
• 作为桥梁连接AI技术与工程业务，负责用户培训、编写手册，并持续跟进新技术以探索新试点
• 工程与AI的复合知识：理解成本管理/工程造价业务逻辑，同时掌握大模型、RAG、Prompt工程等AI技术原理与实践
• 产品与项目能力：能够进行需求调研、方案设计（需原型工具如Axure/Figma），并推动功能从设计到落地验证
• 数据与工具素养：熟练使用Excel进行数据分析，掌握Python作为技术落地工具，并具备优秀的沟通与文档能力

申请策略

• 深入研究中海地产：了解其“海之子”管培计划的特色，以及公司在数字化、智能化方面的战略和公开动向
• 准备复合型案例：准备一个能同时体现你技术能力和业务理解的项目故事，清晰阐述你是如何解决一个实际问题的
• 突出复合背景：清晰展示工程类专业与AI/计算机技能的交叉学习或项目经历，强调对行业的理解
• 展示AI实践能力：重点描述与大模型、RAG、Prompt工程相关的课程项目、论文、竞赛或实习经历，展示动手能力
• 强化产品与沟通能力：通过原型设计、需求文档、用户培训等经历，证明你具备将技术转化为可落地解决方案的素养
• 量化成果：尽可能用数据说明你在项目中取得的成果，如效率提升、成本节约或模型准确率等
• 深化Prompt工程与RAG实战：系统学习并动手实践最新的Prompt设计技巧和检索增强生成（RAG）框架
• 补充数据分析与Python能力：加强在工程数据场景下的数据分析能力，并提升Python在AI应用中的开发熟练度

面试指南

• 对于场景问题，采用“场景-痛点-AI解决方案-预期价值”结构，结合你的理解提出具体、可行的想法
• 对于技术实践问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰讲述项目经历，突出你的技术选择和思考过程
• 对于效果评估问题，可以从效率、准确率、业务满意度、成本节约等多个维度，结合具体功能举例回答
• 对于沟通类问题，强调同理心、翻译能力（将技术语言转化为业务价值）和分步推进的策略
• 你认为AI（特别是大模型）在房地产成本管理中，最有价值的应用场景是什么？请举例说明
• 请描述一次你使用Prompt工程或搭建知识库（RAG）来解决实际问题的经历，过程中遇到了什么挑战？如何解决的？
• 如何评估一个AI应用功能上线后的效果？你会设计哪些指标？
• 如果业务部门对AI功能有抵触或不理解，你会如何沟通和推进？