极飞科技AI产品经理(实习)(J11325)
实习兼职地点:广州状态:招聘
任职要求
1.对 AI、大模型和 Agent 方向有浓厚兴趣,日常高频使用各类 AI 工具,对 AI 产品形态、能力边界、应用场景和发展趋势有主动研究。 2. 理解 AI Agent 与普通问答机器人的差异,了解 Prompt、RAG、工具调用、工作流、多轮对话、上下文、记忆、评测等基本概念。 3. 具备良好的产品思维和场景拆解能力,能够从用户需求和业务流程出发,拆解任务目标、设计产品方案、定义交互流程和验收标准。 4. 具备较好的逻辑思维、结构化表达和问题分析能力,能够对复杂…
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工作职责
1.负责 AI Agent、大模型应用、智能助手、RAG、Prompt、工具调用、工作流编排、多 Agent 协作等方向的产品与技术调研,输出调研结论、竞品分析、方案建议和落地路径。 2. 负责结合农业科技产品和业务场景,进行用户需求分析、业务流程梳理和 Agent 场景拆解,明确 AI 产品的用户目标、任务边界、能力范围、交互流程和验收标准。 3. 参与 AI Agent 产品方案设计,包括智能体角色定位、任务链路设计、对话流程设计、工具调用策略、异常处理机制、上下文策略、输出规范和安全边界设计。 4. 基于公司现有 AI 平台、Agent 平台或相关工具,参与智能体搭建、Prompt 编写、工作流配置、工具调用配置、知识库接入和版本迭代优化。 5. 负责 AI Agent 效果评测与 Badcase 分析,参与建设评测用例、评测标准和问题分类体系,重点关注任务完成率、工具调用准确率、回答准确率、稳定性、可控性和用户体验。 6. 与产品、研发、测试、知识工程师、客服、售后、业务团队协作,推动 AI 产品从需求分析、方案设计、开发实现、测试验证到上线迭代的完整闭环,并持续沉淀方法论和最佳实践。 7. 完成上级安排的其他工作任务。
包括英文材料
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
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1、负责AI3D产品及游戏美术相关AI产品的市场调研与功能评测,独立输出测试报告、竞品分析文档; 2、协助开展ToB类AI 3D产品的推广运营与用户研究工作,收集用户反馈,挖掘用户需求与使用场景,形成有效的用户洞察报告; 3、与算法和数据团队协作,深入理解AI模型能力边界、技术特性及数据依赖,参与训练数据的溯源、评估、筛选等环节。
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更新于 2026-06-17北京