蔚来
校招提前批-AI产品经理（创新产品）
上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 必备能力
- 具备基础产品思维，理解需求分析、用户体验、原型设计、PRD、测试验收和上线复盘等基本流程
- 逻辑清晰，能把复杂问题拆解为结构化信息，并用文档、图示或表格表达清楚
- 对数据敏感，愿意用指标、用户反馈和实际结果校准产品判断
- 对 AI 问答、智能助手、任务自动化和企业效率工具有真实兴趣，愿意持续学习新的产品形态和工作方式
- 加分能力
- 有 AI 问答、搜索推荐、知识库、智能助手、Agent、RPA、低代码平台或企业效率工具相关经历
- 理解问答链路中的检索、召回、生成、引用、评测等基本概念，或理解任务链路中的意图识别、工具调用、状态反馈、异常兜底等基本概念
- 有产品实习、用户研究、产品运营、数据分析、设计或技术项目经验
- 能使用 Excel、SQL、Python、BI 工具或数据平台完成基础分析
- 有 AI builder 意识，愿意亲手试工具、搭 demo、验证想法，而不只停留在需求描述
岗位描述
- 1. 产品方向与指标拆解支持
围绕问答和任务两个场景，梳理 NIO Chat 的阶段目标、用户路径、关键里程碑和优先级
参与核心指标的定义、拆解和跟踪，包括问答采纳率、答案满意度、引用可用率、badcase 修复率、任务成功率、工具调用成功率、节省工时和使用成本等
维护基础数据看板和产品需求，帮助团队及时发现问题、定位原因并沉淀优化机会
- 2. 问答场景体验优化
参与知识问答、信息检索、答案生成、引用溯源、追问引导、失败兜底等体验设计与优化
收集并分析问答 badcase，区分知识缺失、检索召回、模型生成、权限边界、表达体验等问题类型
协助搭建问答效果评估机制，推动 FAQ、知识库、产品说明和评测样本持续完善
- 3. 任务场景闭环设计
围绕真实工作任务分析用户链路，协助把“回答问题”延展为“执行动作”和“完成任务”
参与任务意图识别、工具调用、流程编排、执行状态反馈、异常处理和人工接管等关键体验设计
完成任务场景的需求整理、原型梳理、PRD 编写、联调跟进、验收测试和上线复盘
- 4. 用户洞察与跨团队落地
收集并整理用户反馈、用户访谈、体验走查和线上数据，形成结构化问题清单和优化建议
与研发、算法、设计、运营等角色协作，推动需求评审、开发联调、测试验收和上线沟通
整理产品说明、FAQ、上线公告、培训材料等内容，支持问答与任务能力的推广和用户理解
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。