解决方案

优缺点分析

角色解读

• 在医疗AI产品领域深耕，可成为行业专家或产品负责人，主导更大规模智能体平台
• 横向扩展至京东其他业务线（如物流、零售）的AI产品，或跳槽至其他大厂从事AI产品管理
• 积累LLM、Agent等前沿技术经验，向AI产品总监或技术产品VP方向晋升
• 负责多智能体协同调度平台的产品规划与设计，定义Agent、Plan、Skill三层能力编排与任务分发机制
• 设计任务调度引擎，支持多轮对话、多目标规划、工具调用与异常处理，提升智能体在复杂医疗任务中的协同效率
• 构建智能体能力池与技能库，沉淀医疗场景通用技能，实现智能体的快速配置与场景化调用
• 建立多智能体效果评估体系，定义核心指标并通过离线评测与线上A/B实验持续优化协同策略
• 深入理解NLP/LLM技术原理，如意图识别、多轮对话、RAG、Prompt Engineering，能将技术能力转化为产品方案
• 具备对话系统、Agent、工作流引擎或任务调度平台的项目经验
• 结构化思维突出，能通过PRD、流程图、状态机等工具高效协同算法与研发团队
• 对医疗场景有基本理解，熟悉医疗合规与安全要求者优先

申请策略

• 在面试中准备一个完整的AI产品项目案例，从需求到上线再到迭代的完整过程
• 关注京东健康业务动态，了解其现有AI产品，提出有见地的改进想法
• 突出对话系统、Agent或任务调度平台的项目经验，展示具体成果和数据
• 强调对NLP/LLM技术的理解，如RAG、Prompt Engineering的实际应用案例
• 如有医疗AI产品经验或医疗行业知识，务必重点体现
• 展现结构化思维和协同能力，如PRD、流程图、状态机等工具的运用
• 补充或加深对医疗合规（如HIPAA、个人信息保护法）的理解
• 学习多智能体协同的架构设计，如CrewAI、AutoGen等框架

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，重点突出你的决策和量化成果
• 技术+产品思维：先理解技术原理，再说明如何转化为产品功能
• 分点结构化：用第一、第二、第三等逻辑词清晰表达，体现结构化思维
• 请描述你设计过的对话系统或Agent平台，如何实现任务调度和多轮对话？
• 如何评估多智能体系统的效果？你会选择哪些指标？
• 在医疗场景中，你如何平衡用户体验与合规要求？
• 你如何与算法、研发团队协作推动产品落地？请举例
• 你对LLM的最新发展（如Multi-Agent、Tool Use）有什么看法？