AI产品经理（数据智能方向）

优缺点分析

角色解读

• 可向AI产品专家或数据产品总监方向发展，负责更复杂的AI产品矩阵
• 也可横向转型为AI解决方案架构师，深入技术底层设计
• 在电商领域积累深厚经验后，可拓展至其他行业的AI产品岗位
• 将电商业务场景（如品牌诊断、活动归因）拆解为AI可执行的结构化任务，定义数据指标与分析维度
• 参与AI Agent的Skill设计、RAG知识库构建及推理逻辑编排，确保诊断结果具备专家级深度
• 推动AI Agent融入业务工作流，设计人机交互界面，并通过评估体系持续优化产品效果
• 跟踪LLM和Agent技术前沿，为团队分享最新进展，保持技术领先
• 深度理解电商指标体系（流量、转化、客单等），能独立完成经营诊断和数据分析
• 熟悉LLM基础原理和Agent框架（RAG、Function Calling），能将业务需求转化为技术方案
• 熟练使用SQL和Python进行数据查询与验证，具备数据敏感度
• 良好的跨团队沟通能力，能协同算法、工程、业务方推动产品落地

申请策略

• 在面试中准备一个从业务痛点出发、使用AI Agent解决的完整项目故事
• 关注唯品会的业务动态，了解其数据智能方向的具体产品，提出改进设想
• 突出电商或零售领域的数据产品经验，尤其是与AI相关的项目案例
• 强调SQL和Python能力，以及过往的数据分析成果（如转化提升、诊断效率提升）
• 如有LLM或Agent项目经验，务必详细描述角色和贡献
• 展示对电商指标体系的深刻理解，例如通过具体案例说明如何用数据驱动决策
• 系统学习RAG、Function Calling等Agent构建技术，可通过开源项目实践
• 补充LLM相关知识，了解Transformer原理及主流模型能力边界

面试指南

• 按STAR原则（情境-任务-行动-结果）组织项目案例，突出个人贡献
• 使用结构化思维，先定义问题，再拆解维度，最后给出技术方案
• 评估体系可参考准确率、覆盖率、用户满意度、业务采纳率等综合指标
• 请描述一个你主导的AI数据产品项目，从业务需求到落地的全过程
• 如何评估AI Agent在电商诊断场景是否准确？你会设定哪些指标？
• 电商流量下降10%，你如何用数据诊断原因，并设计Agent工作流？
• 你对RAG的理解是什么？在构建知识库时有哪些关键点？
• 请举例说明你如何与算法工程师协作，将业务规则转化为LLM可执行的指令