我把 AI 产品从模型能力拆解到用户工作流:在字节做多模态评测,在众安做企业级 AI 中台,
也做过哈啰增长与 0-1 项目推进。真正稳定下来的不是某个标签,而是一种工作方式:先看清
结构,再把事情推进到可验证的结果。
test-results/custom-state.png Motion test-results/custom-state-motion.webm / 1 person + AI = 1 team
27 届 AI 产品经理候选人
多模态评测 / AI 中台 / 增长项目
ABOUT
我把 AI 产品从模型能力拆解到用户工作流:在字节做多模态评测,在众安做企业级 AI 中台,
也做过哈啰增长与 0-1 项目推进。真正稳定下来的不是某个标签,而是一种工作方式:先看清
结构,再把事情推进到可验证的结果。
刘帅帅 · 27 届 AI 产品候选人 · 多模态评测 · AI 中台 · 增长产品
把 T2I / I2I 生成质量拆成可评测、可归因的能力问题
围绕模型短板、数据分布和人工 GT 建立复用评测链路
从社群、数据看板和一线反馈里定位真实任务阻塞
参与 RAG、Agent、应用广场和评测集等平台化能力建设
把模糊需求收成信息架构、交互路径和可交付文档
用 Prompt、知识工程和自动化流程缩短验证路径
用评测数据、上线数量和增长指标判断方案是否有效
从任务大厅、激励路径到城市拓展,验证用户任务链路
在产品、算法、运营和业务之间把节点推进到结果
27 届 AI 产品经理候选人
AI 产品经理候选人
多模态评测 / Agent / RAG
把模型能力落进业务工作流
先拆结构,再看证据
把主观问题变成可验证链路
关注上线后的真实结果
字节跳动 AI 大模型实习
T2I / I2I 评测与标签体系
1000+ 评测与 Benchmark 数据
拆模型能力,
接用户工作流,
用证据推进落地。
不是先问能不能加 AI
而是先确认任务怎样被完成。
公共管理经济学、公共政策与管理研究、公共服务领导力
多模态评测、Benchmark、标签体系与自动化打标
AI 中台、RAG、智能体生态与应用广场
任务大厅、用户社群、增长机制与数据复盘
产地直采、溯源品控、电商运营与产品优化
我关注 AI 怎样进入真实任务,
也关注上线后的证据:
评测、效率、场景覆盖和增长。
众安保险 AI 产品实习
RAG / Agent / 应用广场
10+ 平台化产品推进
知识工程、召回诊断、Prompt 调优
把 AI 能力沉淀成可复用底座
兼顾评测、治理与业务使用
模糊阶段先搭结构
执行阶段盯链路和证据
复盘阶段沉淀 SOP
三篇案例已上线
评测闭环 / AI 中台 / 增长机制
字节 / 众安 / 哈啰
字节:1000+ 样本收敛到 150 条标准数据
众安:1000+ 评测数据,推动 10+ 产品上线
哈啰:16 城落地,接单率 2% -> 30%
简历已公开条目
三好学生奖学金 / 优秀学生干部
镇江市十大创业标兵
国际银奖 / 中华杯金奖乐团
27 届 AI 产品经理候选人
27 届 AI 产品经理候选人 / 多模态评测与企业级 AI 中台方向
偏 Agent / RAG / 多模态 / 企业智能化
希望用公开案例快速证明能力边界
先拆结构,再看证据
把主观问题变成可验证链路
关注上线后的真实结果
字节跳动 AI 大模型实习
T2I / I2I 评测与标签体系
1000+ 评测与 Benchmark 数据
拆模型能力,
接用户工作流,
用证据推进落地。
不是先问能不能加 AI
而是先确认任务怎样被完成。
27 届 AI 产品候选人,方向聚焦多模态评测与企业 AI 产品
字节、众安、哈啰三段经历分别覆盖评测、中台、增长
看评测闭环、RAG/Agent 平台化和用户增长机制
1000+ 评测数据、10+ 上线、16 城增长作为公开证据
寻找 AI 产品经理、Agent / RAG / 多模态 / 企业智能化产品相关机会
不是只会讲 AI 概念,
而是能把评测、平台和增长
都落到可验证的产品链路。
众安保险 AI 产品实习
RAG / Agent / 应用广场
10+ 平台化产品推进
知识工程、召回诊断、Prompt 调优
把 AI 能力沉淀成可复用底座
兼顾评测、治理与业务使用
模糊阶段先搭结构
执行阶段盯链路和证据
复盘阶段沉淀 SOP
Work 页已经整理公开案例
优先看评测闭环,再看 AI 中台
字节 / 众安 / 哈啰
字节:1000+ 样本收敛到 150 条标准数据
众安:1000+ 评测数据,推动 10+ 产品上线
哈啰:16 城落地,接单率 2% -> 30%
简历已公开条目
三好学生奖学金 / 优秀学生干部
镇江市十大创业标兵
国际银奖 / 中华杯金奖乐团
27 届 AI 产品经理候选人
AI 产品经理候选人
多模态评测 / Agent / RAG
把模型能力落进业务工作流
先拆结构,再看证据
把主观问题变成可验证链路
关注上线后的真实结果
字节跳动 AI 大模型实习
T2I / I2I 评测与标签体系
1000+ 评测与 Benchmark 数据
拆模型能力,
接用户工作流,
用证据推进落地。
不是先问能不能加 AI
而是先确认任务怎样被完成。
公共管理经济学、公共政策与管理研究、公共服务领导力
多模态评测、Benchmark、标签体系与自动化打标
AI 中台、RAG、智能体生态与应用广场
任务大厅、用户社群、增长机制与数据复盘
产地直采、溯源品控、电商运营与产品优化
我关注 AI 怎样进入真实任务,
也关注上线后的证据:
评测、效率、场景覆盖和增长。
众安保险 AI 产品实习
RAG / Agent / 应用广场
10+ 平台化产品推进
知识工程、召回诊断、Prompt 调优
把 AI 能力沉淀成可复用底座
兼顾评测、治理与业务使用
模糊阶段先搭结构
执行阶段盯链路和证据
复盘阶段沉淀 SOP
三篇案例已上线
评测闭环 / AI 中台 / 增长机制
字节 / 众安 / 哈啰
字节:1000+ 样本收敛到 150 条标准数据
众安:1000+ 评测数据,推动 10+ 产品上线
哈啰:16 城落地,接单率 2% -> 30%
简历已公开条目
三好学生奖学金 / 优秀学生干部
镇江市十大创业标兵
国际银奖 / 中华杯金奖乐团