AI 产品实习生（Agent 评测与体验方向）
岗位摘要
定义什么才算真正做成：深入典型用户任务，识别专业质量、使用体验与实际价值之间的差异，将模糊的“好用”“有用”转化为清晰的验收标准，避免用表面完成或单一分数代替用户价值；找到 Agent 的真实能力边界：设计有代表性、有挑战性的评测任务，覆盖多轮交互、任务变化和关键边界；在可比条件下分析不同版本、模…
岗位职责
- 定义什么才算真正做成：深入典型用户任务，识别专业质量、使用体验与实际价值之间的差异，将模糊的“好用”“有用”转化为清晰的验收标准，避免用表面完成或单一分数代替用户价值
- 找到 Agent 的真实能力边界：设计有代表性、有挑战性的评测任务，覆盖多轮交互、任务变化和关键边界；在可比条件下分析不同版本、模型或方案的表现，识别偶然成功、隐藏失败与现有评测的盲区
- 从体验细节中发现关键问题：结合用户反馈、执行记录和同类产品体验，分析理解偏差、协作摩擦与结果不可用背后的原因，区分模型能力、产品流程与交互设计问题，提出有优先级、可验证的改进建议
- 用证据推动产品迭代：围绕具体问题，与产品、模型和研发团队协作分析并验证改进，检查收益是否能在更多任务中成立、是否引入新的问题；将有效案例沉淀为可持续使用的评测资产
任职要求
- 我们重视敏锐的产品感受力、严谨的思考习惯和主动探索的能力，欢迎产品、设计、计算机、数据分析、心理学及其他相关背景的在校生申请
- 有深入使用 AI 的经验与独立见解。曾围绕真实目标持续使用、比较和改进 AI 的使用方式，能讲清一个结果为什么好、为什么不可信，以及什么条件会改变你的判断，而不止于体验功能或复述产品介绍
- 有产品敏感度与分析深度。能注意到容易被忽略的体验细节，也能从细节追溯到用户目标和关键矛盾；面对多个问题，能判断哪些影响真正重要，并提出有依据、超越个人偏好的见解
- 有严谨的推理与实验意识。能拆解模糊问题，提出可检验的解释，识别对比中的干扰因素和评价偏差；主动寻找反例，不凭少量成功案例下结论，能清楚说明证据支持什么、尚不能说明什么
- 学得快，能把问题追到底。愿意深入陌生任务和必要的技术细节，主动补齐知识、寻找证据；能独立推进边界明确的分析课题，用清晰的材料推动讨论，并根据反馈修正判断
- 加分项：做过有真实用户参与的 AI 产品、用户研究或交互设计项目，建议被采纳或效果得到验证
- 加分项：能使用 Agent 或其他自动化工具构建可复用的数据分析与评测流程。对多轮对话、工具调用、长任务执行或人机协作有持续实践，积累过有分析深度的案例或评测作品
福利待遇
- 有机会让一个有依据的发现，推进 Agent 的产品设计与能力的改进
- 通过与产品和研发团队共同分析真实任务，建立自己的产品判断标准，经历从发现问题到验证改进的完整过程
工作地址
北京海淀区搜狐网络大厦10