1. 参与AI 研发场景、基础架构产品的需求分析与产品设计。面向内部研发、运维等用户,深入理解其工作流程与效率痛点,完成需求调研、场景梳理与优先级判断,明确目标用户、使用场景及预期价值;并识别成熟平台中"能力丰富但使用门槛高"的环节,挖掘可通过 AI+ 降本增效的机会。 2. 参与产品交互与业务流程设计。 梳理核心业务流程与操作路径,设计清晰易用的交互方案;探索对话式、智能体等新型人机协作方式与传统平台交互的结合,输出需求文档、流程图、原型和验收标准。 3. 使用 AI 工具搭建原型、验证方案。 借助 AI 编程工具或智能体平台,将产品想法转化为可交互、可运行的原型,通过任务测试,对比不同模型、提示词或任务流程的效果,验证方案可行性。 4. 参与产品评测与问题分析。 整理典型任务、评测样例和失败案例,从任务完成情况、输出质量、执行耗时及人工修改成本评估效果,协助定位问题并推动改进。 5. 推动产品落地与迭代。 协同研发、测试完成需求评审、开发跟进和功能验收;参与试用、面向内部用户推广及使用指南编写,结合用户反馈与使用数据,持续优化产品体验与提效效果。

1. 2027 届本科或硕士毕业生,对 AI 产品、智能体及研发工具感兴趣,计算机科学与技术、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业。 2. 具备产品设计潜力和实践经历。 实习、课程项目、校园项目、竞赛或个人作品均可;能从用户角度分析问题,梳理功能逻辑与需求优先级,通过需求文档、流程图或原型表达设计思路。 3. 熟悉产品设计工具与方法。能使用 Axure、Figma、墨刀、XMind 等原型/文档工具,规范输出 PRD、流程图、原型与交互说明,清晰完整地表达产品方案。 4. 具备数据意识与结构化思维。能拆解复杂问题、理清业务逻辑与需求边界,善于借助用户反馈和使用数据辅助需求判断与优先级排序,而非仅凭主观感受做决策。 5. 具备较强的 AI 动手能力。 使用过 AI 编程工具或智能体平台,如 Cursor、Claude Code、Dify、Coze 等,完成过可演示的应用、智能体或自动化工作流;能说明本人贡献、遇到的问题及改进过程,不仅停留在日常问答。 6. 具备效果验证和问题分析意识。 能围绕任务判断 AI 输出是否满足需求,发现内容错误、信息遗漏或执行失败,尝试调整提示词、补充资料或修改流程,验证改进效果。 7. 学习主动性和求知欲强。 持续体验新模型、新工具和新产品,主动查阅资料、动手尝试并总结经验;关注产品体验和技术变化,有自己的观察和判断。 8. 具备良好的沟通表达、协作能力和责任意识。 主动澄清模糊需求,清晰说明问题与方案,跟进任务进展,根据用户及团队反馈完善设计。