主分类：Agent 产品经理
辅助：AI模型评测工程（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "用户产品经理-小美Agent方向",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-美团平台",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责小美 Agent 在本地生活场景（吃喝玩乐）的策略迭代：从真实案例归因出发，迭代 prompt、工具定义与交互策略，用评测数据验证收益，推动上线；\n2、设计对话式 Agent 的交互体验：消息节奏与文风、多轮对话策略、组件交互、记忆与个性化，从用户真实场景倒推方案，并通过评测闭环验证体验提升；\n3、建设策略迭代的评测体系：把「这个策略好不好」转化为可量化、可回归的测试问题。生产贴近真实用户表达的评测集，搭建自动化评测流程，校准Judge LLM，沉淀可复用的评测资产与离线基线；\n4、与研发、设计、算法团队紧密协作，完成从需求分析、方案评审到策略迭代、效果评测和产品上线的全流程落地；\n5、跟踪海内外 Agent/LLM 产品与技术动态，对外部方案做设计假设拆解（哪些解决真实问题、哪些不适用于自身系统），输出产品洞察。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，5年及以上产品相关工作经验，能独立负责完整复杂项目；\n2、有较强的用户视角和洞察力，能把真实用户表达转化为评测用例，从使用场景和体验角度发现策略问题；\n3、AI-native 工作方式：熟练使用 AI / Agent 工具驱动自动化工作流，能阅读 agent 行为日志做失败归因；\n4、具有出色的组织协调能力和沟通能力，能推动跨团队项目快速落地；\n5、有 prompt 调优的完整闭环经验，理解小样本噪声、单变量实验等基本评测纪律；\n6、加分项：有 Agent 产品的设计或评测实践；对 LLM-as-judge、评测集建设有经验。",
"skills": [AI生成
"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "6、加分项：有 Agent 产品的设计或评测实践",
"job_highlights": "1. 参与前沿AI技术的落地，推动行业创新。 \n2. 扁平化管理，鼓励创新和自主决策，快速迭代，快速成长。"
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
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"fulltext": "用户产品经理-小美Agent方向\n用户产品经理-小美Agent方向\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-美团平台\n职位类别：产品类\n职位族群：产品\n更新时间：2026-09-15\n\n岗位职责\n1、负责小美 Agent 在本地生活场景（吃喝玩乐）的策略迭代：从真实案例归因出发，迭代 prompt、工具定义与交互策略，用评测数据验证收益，推动上线；\n2、设计对话式 Agent 的交互体验：消息节奏与文风、多轮对话策略、组件交互、记忆与个性化，从用户真实场景倒推方案，并通过评测闭环验证体验提升；\n3、建设策略迭代的评测体系：把「这个策略好不好」转化为可量化、可回归的测试问题。生产贴近真实用户表达的评测集，搭建自动化评测流程，校准Judge LLM，沉淀可复用的评测资产与离线基线；\n4、与研发、设计、算法团队紧密协作，完成从需求分析、方案评审到策略迭代、效果评测和产品上线的全流程落地；\n5、跟踪海内外 Agent/LLM 产品与技术动态，对外部方案做设计假设拆解（哪些解决真实问题、哪些不适用于自身系统），输出产品洞察。\n\n岗位基本要求\n1、本科及以上学历，5年及以上产品相关工作经验，能独立负责完整复杂项目；\n2、有较强的用户视角和洞察力，能把真实用户表达转化为评测用例，从使用场景和体验角度发现策略问题；\n3、AI-native 工作方式：熟练使用 AI / Agent 工具驱动自动化工作流，能阅读 agent 行为日志做失败归因；\n4、具有出色的组织协调能力和沟通能力，能推动跨团队项目快速落地；\n5、有 prompt 调优的完整闭环经验，理解小样本噪声、单变量实验等基本评测纪律；\n6、加分项：有 Agent 产品的设计或评测实践；对 LLM-as-judge、评测集建设有经验。\n\n岗位亮点\n1. 参与前沿AI技术的落地，推动行业创新。 \n2. 扁平化管理，鼓励创新和自主决策，快速迭代，快速成长。\n1、负责小美 Agent 在本地生活场景（吃喝玩乐）的策略迭代：从真实案例归因出发，迭代 prompt、工具定义与交互策略，用评测数据验证收益，推动上线；\n2、设计对话式 Agent 的交互体验：消息节奏与文风、多轮对话策略、组件交互、记忆与个性化，从用户真实场景倒推方案，并通过评测闭环验证体验提升；\n3、建设策略迭代的评测体系：把「这个策略好不好」转化为可量化、可回归的测试问题。生产贴近真实用户表达的评测集，搭建自动化评测流程，校准Judge LLM，沉淀可复用的评测资产与离线基线；\n4、与研发、设计、算法团队紧密协作，完成从需求分析、方案评审到策略迭代、效果评测和产品上线的全流程落地；\n5、跟踪海内外 Agent/LLM 产品与技术动态，对外部方案做设计假设拆解（哪些解决真实问题、哪些不适用于自身系统），输出产品洞察。\n1、本科及以上学历，5年及以上产品相关工作经验，能独立负责完整复杂项目；\n2、有较强的用户视角和洞察力，能把真实用户表达转化为评测用例，从使用场景和体验角度发现策略问题；\n3、AI-native 工作方式：熟练使用 AI / Agent 工具驱动自动化工作流，能阅读 agent 行为日志做失败归因；\n4、具有出色的组织协调能力和沟通能力，能推动跨团队项目快速落地；\n5、有 prompt 调优的完整闭环经验，理解小样本噪声、单变量实验等基本评测纪律；\n6、加分项：有 Agent 产品的设计或评测实践；对 LLM-as-judge、评测集建设有经验。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
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