AIGC产品经理-【生活服务】

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI产品领域，成为AIGC产品专家或AI产品总监，主导更大规模的产品线
• 横向拓展至算法或技术方向，转型为AI技术产品经理或AI解决方案架构师
• 向业务端发展，负责本地生活或电商的整体产品策略，晋升为业务线负责人
• 负责快手本地生活团购场景下AIGC视频和数字人的内容生产与分发产品体系，通过AI驱动商品曝光和交易转化
• 主导AI视频/数字人产品的定义和迭代，推动生成质量与商业化效果持续提升
• 搭建素材生产与分发的策略体系，包括产能分配、素材汰换、AB实验等数据驱动的优化机制
• 与算法、研发、运营紧密协同，将模型能力转化为可规模化、可衡量的产品交付
• 具备AIGC产品一线落地经验，熟悉生成式AI的完整研发流程和评估方法
• 扎实的数据分析能力，能从复杂指标中拆解问题并定义优化路径
• 跨职能协同和沟通能力，能推动算法、研发、业务多方协作
• 对多模态、Agent等前沿技术有体系化认知，能参与技术选型讨论

申请策略

• 在简历中准备一个完整的AIGC产品案例，从问题定义、方案设计到效果复盘，体现你对商业和技术的平衡能力
• 面试前了解快手本地生活业务的当前策略和竞品动态，展示对该领域的洞察
• 突出AIGC产品的一线落地经验，说明你在其中扮演的角色、使用的技术栈以及带来的业务效果
• 量化展示你主导的内容产品在GMV、曝光量、转化率等指标上的提升
• 强调数据分析能力，例如通过AB实验优化素材或分发策略的具体案例
• 如有大平台广告或内容工具经验，务必单独列出
• 补充对主流生成模型（如Sora、可灵、即梦）的理解，最好能进行独立评测对比
• 强化SQL和数据可视化技能，提升自助验证能力

面试指南

• 对于案例类问题，使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你的个人贡献和数据收益
• 对于策略类问题，先拆解目标（如GMV），再分步骤：内容生产、分发策略、效果评估，最后提出优化假设
• 对于协作类问题，强调沟通流程、数据对齐和风险预案，展示推动力
• 请分享一个你主导的AIGC产品从0到1落地的案例，包括技术选型、质量评估和最终效果
• 如何设计一个AB实验来验证AI视频内容对团购GMV的影响？注意哪些坑？
• 你如何评估一个生成式模型的商业价值？如果模型效果不够好，你会怎么推动团队决策？
• 描述一次你与算法团队在模型选型上的分歧，你是如何解决的？
• 如果让你设计一个数字人直播卖团购券的产品，你会考虑哪些关键环节？