快手
KwaiClaw 高级产品经理-【生活服务】
KwaiClaw 高级产品经理-【生活服务】
发布于 大约 21 小时前中层管理(经理/总监)
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
产品管理
跨团队协作
数据驱动
产品路线图
大模型
AI Agent
MVP
生活服务
Vibe Coding
平台型产品
AI 估算 · 30k–50k
快手为上市巨头，高级产品经理在北京的薪资水平较高，且岗位涉及AI Agent前沿方向，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为快手KwaiClaw高级产品经理，你将负责定义AI Agent平台的核心能力矩阵与产品路线图，深入业务场景挖掘高价值应用，推动技能生态从集中开发走向业务自助共建，并通过数据驱动提升平台渗透率和活跃度
这是一个从0到1主导平台级产品的关键角色，需要你协调算法、工程等多方资源，实现技术到业务价值的闭环
最低要求
年以上产品经理经验，2年以上平台型/工具型产品经验，有 AI/Agent/开发者平台相关背景优先
熟悉大模型能力边界与典型应用模式（对话、工具调用、Agent 编排、多模态交互等），能判断技术可行性与产品化节奏
有从 0到1 或从 1到10 的完整产品主导经验，不只是执行，能定义方向
强结构化思维与跨团队推动力，能在多利益方环境下建立共识、推进决策
数据敏感，善于从使用数据中发现问题、提炼洞察、验证假设，优秀的文档与表达能力，能清晰传递产品愿景与优先级逻辑
工作职责
平台战略与产品规划：定义 KwaiClaw 平台的核心能力矩阵与竞争壁垒，制定中长期产品路线图
会用vibe coding优先
场景挖掘与价值验证：深入各业务线，识别高 ROI 的 AI Agent 应用场景，主导 MVP 设计与快速验证
技能生态与开放体系：设计技能发现、创建、评审、分发与迭代的完整闭环机制，推动技能供给从"平台集中开发"走向"业务自助共建"，降低创建门槛，提升供给质量
增长与 Adoption：负责平台渗透率、活跃度、任务完成率等北极星指标，数据驱动产品优化，打通从"可用→好用→离不开"的完整路径
跨团队协作与资源拉通：协调算法、工程、设计及各业务方资源，推动平台能力接入与场景落地，建立产品反馈闭环与优先级仲裁机制，持续校准方向，向上管理产品节奏预期，向下拆解目标为可执行里程碑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 快手作为上市巨头，平台资源丰富，AI Agent赛道处于高速增长期，职业发展空间大
- 岗位涉及从0到1构建平台，能深度参与前沿技术应用，积累稀缺的AI产品经验
- 工作内容跨团队协作，能锻炼综合能力，且薪资福利具有竞争力
- 从0到1的过程充满不确定性，需要较强的抗压能力和推动力
- 适合有成熟产品经验、对AI方向有热情、擅长从0到1搭建平台且具备强推动力的产品经理
缺点 / 挑战
- 平台型产品对抽象能力和结构化思维要求高，需要处理多方利益协调，工作压力较大
- AI Agent技术仍在快速迭代，需要持续学习跟进，对技术理解有较高要求
角色解读
- 在快手内部，可晋升为产品总监或业务线产品负责人，负责更大范围的AI平台战略
- 积累AI Agent平台经验后，可跳槽至其他大厂或创业公司担任AI产品负责人或VP
- 深耕生活服务+AI领域，成为行业专家，未来可独立创业或担任首席产品官
- 制定KwaiClaw平台的中长期产品路线图，定义核心能力矩阵，打造竞争壁垒
- 深入业务线识别高ROI的AI Agent应用场景，主导MVP设计并快速验证
- 设计技能生态的完整闭环机制，推动技能供给从集中开发走向业务自助共建
- 通过数据驱动提升平台渗透率、活跃度和任务完成率，打通从可用到离不开的路径
- 年以上产品经理经验，2年以上平台型/工具型产品经验，有AI/Agent/开发者平台背景优先
- 熟悉大模型能力边界与典型应用模式，能判断技术可行性与产品化节奏
- 有从0到1或1到10的完整产品主导经验，能定义方向而非仅执行
- 强结构化思维与跨团队推动力，数据敏感，优秀的文档与表达能力
申请策略
- 在面试中准备一个完整的平台产品案例，展示从战略定义到落地执行的思路
- 关注快手KwaiClaw产品的发展动态，思考当前平台的不足和优化方向
- 突出平台型或工具型产品的完整项目经验，尤其是从0到1或1到10的经历
- 强调与大模型或AI Agent相关的项目，如对话系统、工具调用、Agent编排等
- 展示数据驱动的成果，如通过数据分析提升指标的具体案例
- 体现跨团队协调和推动决策的能力，例如在多方利益下达成共识的实例
- 补充对大模型技术能力的理解，可学习LangChain、AutoGPT等框架
- 提升数据分析和SQL技能，以便更好地驱动产品决策
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述案例，突出个人贡献和量化成果
- 对于开放性问题，先给出结构化分析框架，再结合具体例子，体现系统性思考
- 对于冲突类问题，展示你的利益权衡方法、沟通策略和决策逻辑
- 请描述你主导的一个从0到1的平台产品案例，包括背景、挑战和结果
- 你如何理解大模型的能力边界？请举例一个你认为高价值的AI Agent应用场景
- 当多个业务方对平台优先级有冲突时，你如何协调并做出决策？
- 如何衡量一个平台型产品的成功？你会关注哪些核心指标？
- 你如何推动技能生态从集中开发走向业务自助共建？
匹配度报告
72
综合匹配度
快手AI Agent平台核心产品岗，前沿技术栈，高成长，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术前沿、快速成长和商业价值的求职者，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
薪资空间较大，快手上市且福利完善，但未明确提及具体薪资，属于偏上水平。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及AI Agent前沿技术，有从0到1的平台构建机会，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agent、多模态、工具调用、Agent编排
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
北京现场办公，互联网大厂工作强度较高，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
生活服务+AI方向有社会价值，但岗位更偏商业变现，使命感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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