职位亮点 - 技术前沿： 深度参与 RAG（检索增强生成）技术在实际产品中的设计、落地与优化，直接接触大模型应用的核心。 - 核心业务： 负责构建和优化基于知识库的智能问答、FAQ 机器人等 AI 产品，提升企业运营效率。 - 成长路径： 从用户需求到技术方案，完整体验 AI 产品经理的迭代全流程。 岗位职责 (聚焦 RAG 技术的产品化) - 用户需求分析与产品设计： - 深入调研用户在知识问答、文档检索等场景下的痛点，收集并分析用户反馈。 - 参与 RAG 驱动的 AI 产品功能设计，包括检索策略、内容呈现、交互体验等，并输出高质量的产品文档（PRD/原型）。 - 技术方案跟进与优化： - 积极参与 RAG 核心算法、知识库整合、召回与排序策略的讨论与优化。 - 基于用户场景完成 Prompt（提示词）的设计与评测工作，不断迭代和优化提示效果。 - 数据驱动与效果评估： - 协助建立 RAG 问答效果的评估体系（如准确率、召回率、延迟等），并进行数据分析。 - 将用户声音和评估结果转化为产品迭代的动力，推动产品持续适应市场和用户需求。 任职要求 - 专业背景： 本科及以上在读（大三/大四/研究生），计算机、软件工程、人工智能或相关专业优先。 - 技术理解： 对 LLM（大语言模型）、RAG 架构有基本了解或强烈学习兴趣，了解信息检索、知识图谱等概念。 - 产品思维： 具备优秀的需求分析、逻辑推理能力，能将技术能力转化为用户可用的产品功能。 - 工具与沟通： 熟练使用 Axure/Figma/Sketch 等原型设计工具；具备良好的沟通和文档撰写能力。 - 实习要求： 实习 3 个月以上，每周至少 4 天。 加分项 - 熟悉 Vector DB（向量数据库）、Elasticsearch 等知识库管理技术。 - 有过实际参与 Prompt Engineering 或大模型应用项目经验。 - 熟悉数据分析工具（如 SQL、Python）并能进行简单的用户行为和效果分析。 - 对 AI Agent（智能体）概念和应用有一定研究。