「实习」百度｜策略产品实习生

这是一份 MEG 策略产品方向的实习生 JD。补充招聘信息写明：北京市、日常实习项目、产品编制 2 人、日期 2026-08-27。核心工作围绕线索获取至分发的策略流程、内容策略和教育 AI 场景，同时要求参与大模型应用、模型准召优化、数据分析、文档撰写和跨团队推进。

本文先固定用户提供的岗位原文与补充信息，再把职责翻译成可理解的工作任务、能力证据和面试准备问题。招聘链接、职位 ID、薪酬和具体小组名称仍未提供，对这些项不作补写。

素材说明

本文根据用户提供的岗位职责、任职资格与补充招聘信息整理。

补充信息写明：MEG、北京市、日常实习项目、产品编制 2 人、日期 2026-08-27，并附 MEG 团队介绍。

用户仍未提供招聘链接、职位 ID、薪酬、具体小组名称或原始页面截图；这些信息不在正文中补写。

线索的业务对象、模型准召口径，以及岗位落在搜索教育产品还是教育获客分发，需要向招聘方确认。

岗位信息

项目	材料中的信息
公司与事业群	百度；MEG（移动生态事业群组）
岗位名称	策略产品实习生
招聘类型	日常实习；在校生，大三、研一／研二优先
工作城市	北京
岗位类别与编制	产品；2 人
信息日期	2026-08-27
未提供的信息	招聘链接、职位 ID、薪酬、具体小组、办公园区、实习周期

MEG 团队介绍

补充材料中的团队介绍与百度校招页对 MEG 的公开表述一致（百度招聘）。可读出的经营范围如下：

产品范围：百度 App、文心 App、文心助手、百家号、百度商业、电商、百科、百度联盟、百度健康等
战略口径：百度移动生态被写成集团三大增长曲线之一；2023 年起用大模型重构移动生态，推动人机交互、内容生产、营销与商业变化
新搜索：公开口径概括为极致满足、推荐激发和多轮交互
文心助手：截至 2026 年 1 月上旬，招聘材料称月活 2 亿、日均调用量超 12 亿次、单日最高活跃用户突破 1.05 亿，并写成国内第二个日活破亿的 AI 原生应用。公开报道可核对外媒转述的月活破 2 亿（新浪科技）
文心 App：招聘材料强调问答、创作与推理，以及多人多 Agent 群聊
健康与商业：百度健康写成 AI 驱动的健康管理平台；重构电商后，招聘材料称百度优选 GMV 同比增长近 6 倍，并提到营销侧发布 AI Native 商业全景应用

事业群、产品线和近期组织调整的对照，见百度：AI 产品组织与架构观察。MEG 决定流量与商业场景，不自动等于具体小组。这份 JD 还要求了解教育 AI，需要再对照百度现役教育产品落在哪条线。

原始 JD

以下内容按用户提供的文字整理，不补充未出现的岗位信息。

工作职责

核心参与线索相关策略产品设计项目，协助产品经理优化线索获取至分发全流程逻辑，输出策略优化方案
与研发团队紧密合作，应用行业前沿大模型满足业务需求，优化模型准召效果，提供数据支撑协助
撰写相关文档，包括需求文档、调研报告等，确保策略落地的规范性和可执行性
配合跨部门（策略、研发、运营）沟通，推动策略的落地、测试及迭代，跟踪产品落地效果并及时反馈
辅助完成内容策略相关的其他日常工作，包括行业竞品策略调研、用户需求分析等

任职资格

本科及以上学历，在校生（大三、研一／研二优先），了解教育 AI 应用场景，有行业大模型应用经验优先
具备清晰的产品逻辑思维和问题分析能力，能快速理解业务需求，擅长拆解复杂问题，提出可行的产品思路
具备基础的数据敏感度，有较强的数据分析能力（会使用 SQL 者加分），能通过数据发现问题、验证模型效果
具备良好的沟通协调能力和执行力，能高效完成分配的任务，有团队协作意识
对内容策略、线索策略有一定了解，愿意深入学习策略产品逻辑，有较强的学习和探索能力
能独立完成文档撰写和数据整理工作，有策略产品相关实习经验者优先

JD 明确写了什么

维度	JD 明确信息	可以确认的信号
招聘类型	日常实习；在校生，大三、研一／研二优先	面向在校生的实习岗位，标签为「实习」
事业群与城市	MEG；北京；产品编制 2 人；日期 2026-08-27	落在移动生态，不在智能云、自动驾驶或文库网盘事业群
岗位方向	线索策略、内容策略、策略产品	工作重点在业务策略和产品逻辑，不是单纯页面功能设计
业务流程	线索获取至分发全流程	需要理解线索在不同环节的流转、筛选和分配逻辑
AI 工作	应用行业前沿大模型，优化模型准召效果	需要参与模型应用效果分析，但 JD 未说明具体模型、任务和评估口径
数据工作	通过数据发现问题、验证模型效果，完成数据整理	数据分析是日常工作的一部分，SQL 属于加分项
协作对象	策略、研发、运营团队	需要参与策略落地、测试、迭代和效果反馈
文档交付	需求文档、调研报告、策略优化方案	需要把分析结论转成可执行、可交接的文档
场景偏好	教育 AI 应用场景	候选人需要理解教育场景；具体产品仍要向招聘方确认

岗位名称中的百度、事业群 MEG 与工作城市北京来自用户提供的岗位标题和补充信息。具体小组、汇报对象和线索口径仍以招聘页面与面试沟通为准。

先下判断：它是什么岗位

这份 JD 更接近 MEG 内业务策略与 AI 应用结合的产品实习。工作对象尚未写成单一页面功能，核心是围绕线索流程和内容策略，参与规则、模型、数据与协作流程的优化。

MEG 内与教育相关的两条常见落点不同，面试要先问清再准备案例：

flowchart TD
    JD[MEG 策略产品实习] --> Q{先确认工作对象}
    Q --> A[搜索教育产品]
    Q --> B[教育获客与内容分发]
    Q --> C[其他 MEG 内容或商业策略]
    A --> A1[AI 伴学、精准练、口语、作文、拍题]
    B --> B1[线索获取、筛选、分发、跟进]
    C --> C1[以招聘方说明为准]

搜索教育产品：MEG 里最明确的 C 端教育入口是 2025 年 9 月上线的搜索 AI 伴学，面向家长和学生，把手机切成免费类学习机。模型准召更可能落在批改、口语、作文、拍题或内容匹配。
教育获客与内容分发：JD 写的线索获取至分发、内容策略，更接近教育垂类的咨询线索、机构内容和分发规则。百度侧有过知了好学这类教培获客与信息分发入口；它服务机构招生，不宜直接当成教育 AI 产品。
其他 MEG 策略：补充材料把 MEG 写成搜索、内容、商业、健康和电商的组合。若面试官把线索解释成商业或内容对象，教育 AI 是候选人背景要求，日常产品仍以招聘方说明为准。

岗位可以拆成四类责任：

理解流程：梳理线索从获取到分发的各个环节，找出策略问题和优化机会。
设计策略：协助产品经理输出策略优化方案，把业务需求转成流程、规则或模型应用方案。
验证效果：通过数据分析和模型效果验证，判断策略是否改善了目标结果。
推动落地：与策略、研发和运营团队协作，完成测试、迭代和效果反馈。

其中优化模型准召效果是岗位区别于普通策略产品实习的信号。候选人不一定负责训练模型，但需要理解模型在业务流程中的输入、输出、误差和验证方式，并能与研发讨论优化方向。

把职责翻译成日常工作

1. 梳理线索获取至分发流程

JD 没有说明线索的具体定义，因此不能直接断定它是教培咨询线索、内容分发对象、伴学里的学习任务，还是其他业务对象。可以确认的是，实习生需要协助产品经理研究一条从获取到分发的完整流程：

flowchart LR
    A[线索获取] --> B[信息整理]
    B --> C[策略筛选]
    C --> D[线索分发]
    D --> E[跟进与反馈]
    E --> F[数据分析]
    F --> C

实际工作可能包括：

记录线索进入的来源、时间、字段和上下文
梳理线索筛选、排序、打标和分发的现有规则
识别重复、遗漏、误判、分发不均或反馈不完整等问题
对比优化前后的流程差异，整理策略方案和待验证假设
与产品经理确认策略目标、边界条件、优先级和上线范围

上图展示的是需要核验的流程骨架，不代表 JD 已经确认了所有环节。面试时应重点询问线索对象、分发去向、现有系统和主要痛点。

2. 参与策略方案设计

输出策略优化方案不只是提出一个想法，还需要说明问题、依据、方案和验证方法。一份可执行的策略方案至少应包含：

问题定义：当前流程在哪个环节出现什么问题，影响了谁
现状基线：现有规则、模型或人工流程的表现如何
目标指标：希望改善什么结果，目标如何计算
方案内容：调整哪些规则、字段、模型调用或人工操作
适用范围：哪些线索进入新策略，哪些情况需要保留旧流程
风险与兜底：误判、漏判、重复分发或模型不可用时如何处理
验证计划：如何通过离线数据、灰度测试或人工抽检验证效果

实习生通常会在产品经理指导下完成资料整理、问题拆解、方案撰写和数据验证。具体决策权限需要根据团队分工确认，不能仅凭 JD 推断实习生独立负责完整策略。

3. 应用大模型并分析准召效果

JD 写的是应用行业前沿大模型满足业务需求，优化模型准召效果。这里至少包含三层工作：

明确任务：判断模型用于分类、抽取、匹配、排序、打标、内容理解还是其他任务。
定义效果：明确什么算召回、什么算准确，以及不同错误对业务的影响。
比较方案：通过样本、指标和 Badcase 比较 Prompt、模型、规则或流程调整的效果。

若岗位落在搜索 AI 伴学，准召还可能对应题目匹配、批改对错、口语评分或作文评语是否命中评分点。若岗位落在获客分发，准召更可能对应意向识别、机构匹配或内容是否送到对的人。口径必须以团队定义为准。

可以使用下面的分析框架与研发对齐：

分析问题	需要确认的内容
模型输入	线索包含哪些文本、结构化字段或上下文
模型输出	标签、分类、排序、匹配结果还是分发建议
正确标准	由人工标注、业务结果、规则还是用户反馈判断
错误类型	误召、漏召、分类错误、信息抽取错误或格式错误
验证数据	离线样本、历史数据、人工抽检还是线上实验
业务影响	错误对分发效率、用户体验、运营成本或线索价值的影响
约束条件	延迟、调用成本、隐私、稳定性和人工复核要求

候选人不需要把自己包装成算法工程师，但需要能把模型效果不好继续拆成数据问题、任务定义问题、模型问题、Prompt 问题、规则问题或流程问题。

4. 文档与策略落地

JD 明确要求撰写需求文档、调研报告和策略优化方案。不同文档承担的任务不同：

文档	主要回答的问题	交付时需要避免的问题
需求文档	做什么、为谁做、流程怎样变化、如何验收	只写功能描述，不写边界、异常和验收标准
调研报告	现状是什么、用户或行业有什么问题、证据是什么	只罗列资料，不形成判断和建议
策略优化方案	为什么调整、调整什么、预期改善什么、如何验证	只提出规则，不说明数据依据和失败兜底

策略文档要让产品、研发和运营对同一套逻辑形成一致理解。涉及模型的方案还应记录样本范围、模型或 Prompt 版本、评测口径和典型 Badcase，方便后续复盘。

5. 跨部门沟通与迭代

岗位需要配合策略、研发和运营团队推动落地、测试及迭代。三个协作对象关注点不同：

策略团队：业务目标、规则逻辑、线索定义和策略边界
研发团队：数据字段、接口、系统流程、模型调用、日志和发布限制
运营团队：实际使用流程、线索质量、人工反馈和异常案例

实习生可以通过会议纪要、问题清单、验收记录和效果跟踪表减少信息损耗。一次方案落地后，还需要继续记录线上反馈，确认问题来自策略逻辑、数据质量、模型效果、系统实现还是使用流程。

产品问题一：如何拆解线索策略

先确认线索是什么

线索是本文最大的未定义对象。结合 MEG 与教育 AI 要求，投递或面试时需要先确认：

线索来自搜索行为、内容触达、用户提交、销售或运营渠道，还是其他来源？
线索的基本单位是什么，是个人、企业、内容、课程需求还是事件？
获取阶段需要解决数量、质量、去重、合规还是时效问题？
分发对象是销售、运营、教育服务人员、系统流程还是其他团队？
分发后是否存在跟进、转化、关闭和回流机制？

没有这些信息，就不能判断岗位最重要的指标，也不能把线索策略直接解释成某一种固定业务。

策略产品的分析维度

维度	需要回答的问题	可能的验证方式
线索质量	什么样的线索对业务更有价值	人工标注、历史转化或业务规则
获取效率	不同来源带来的线索数量和质量如何	渠道拆分、漏斗分析
分发匹配	线索是否被分给合适的对象	匹配结果抽检、处理时长、后续反馈
处理时效	从获取到分发是否存在延迟	时间戳分析、节点耗时统计
重复与遗漏	是否重复触达或遗漏有效线索	去重规则、人工复核、回流数据
策略稳定性	规则或模型在不同样本上的效果是否一致	分层评测、线上监控、Badcase 分析

具体指标需要结合业务确认。JD 只明确要求通过数据发现问题、验证模型效果，没有给出目标数值或固定指标。

产品问题二：如何评估模型准召

不把单一指标当成全部效果

模型用于线索策略时，准确率和召回率的取舍取决于业务错误成本：

如果漏掉有效线索的损失更高，可能需要优先保证覆盖范围，再通过人工复核降低误召影响。
如果误分发会带来较高运营成本或用户打扰，可能需要提高准确性，并为不确定样本设置人工处理路径。
如果线索数量大、人工处理能力有限，还需要同时考虑处理时延和单位成本。

教育场景还要额外看错误会不会把错误知识交给学生，或把未成年人数据送进不该去的环节。这些是评估时的通用问题，不代表该岗位已经采用某种指标权重。候选人应先询问业务目标，再选择指标。

用 Badcase 推动优化

一个可执行的模型优化闭环可以按以下步骤展开：

固定样本、模型版本、Prompt、规则和上下文，保证问题可以复现。
对错误样本分类，区分数据缺失、任务定义不清、模型判断错误、格式错误和流程误导。
判断错误更影响准确性还是召回覆盖，并评估业务后果。
选择补充数据、修改 Prompt、调整规则、改模型、增加人工确认或改变分发流程。
在独立样本上回归，确认目标指标改善且没有引入明显副作用。
上线后持续抽检，关注不同来源、用户群和时间段的效果差异。

这套流程也能作为面试中回答如何优化模型效果的骨架。重点是说明如何定位问题和验证方案，而不是只说换一个更强的模型。

产品问题三：教育 AI 场景如何对照百度现役产品

任职资格要求了解教育 AI 应用场景。百度目前没有单独的教育事业部把所有教育产品收在一起。2019 年 5 月，原教育事业部撤销，ToC 并入搜索侧，ToB 转入智能云（36氪）。此后教育能力散落在搜索、小度硬件、文库网盘和智能云几条线上。信息截至 2026-09，以官方页面为准。完整对照见百度组织与产品线。

先分清：常被误当成百度现役产品的对象

作业帮：2014 年在百度内部孵化拍题工具，2015 年分拆为小船出海教育科技独立运营。公开报道称百度仍持股，2022 年后实控人为创始人侯建彬（腾讯新闻）。应用包名仍带 com.baidu.homework，容易误导。
百度传课 / 度学堂：更早的在线课平台，已关停或不再作为独立教育产品运营。
知了好学：教育培训获客与信息分发入口，公开介绍强调为教培机构做线索转化。它解释线索获取至分发很有用，但不宜直接算作教育 AI 产品。
文心助手：提供答疑和写作，属于 MEG 的通用助手能力。

MEG：搜索里的免费类学习机

2025 年 9 月 22 日，百度搜索发布 AI 伴学，教育业务负责人姜宁；用户在移动端搜 AI 伴学或 AI 精准练，可切到伴学模式，带家长解锁（新京报、第一财经）。底座公开口径为文心 4.5、DeepSeek，再加检索和自建知识图谱。

功能	做什么
AI 精准练	作业批改、学情分析、巩固练习；小初高、全学科；公开报道称向家长学生免费开放
AI 口语	发音、情景对话、学情报告
AI 作文批改	作文批改
内容资源	主流教材视频、各地小初高模拟题真题

更早一点，2025 年 2 月，搜索侧的拍照搜题、AI 写作文（搜作文后使用一键成文）已接入 DeepSeek-R1（新浪财经）。这是百度现在最明确的 C 端教育 AI 入口，产品形态是免费软件，用来和学生时长入口竞争。

其他事业群：面试只需分清用户和交付对象

类型	产品	用户	落点
C 端软件，免费类学习机	搜索 AI 伴学（精准练 / 口语 / 作文）	家长、K12 学生	MEG
C 端硬件	小度学习机、青禾手机、词典笔	家庭	小度科技
C 端内容工具	文库 AI 绘本 / PPT / 写作	学生、职场	PSIG
B 端学校协作	网盘企业版智慧教育方案	学校、机构	PSIG
B 端方案与 API	产教融合、千帆校园助手、教育 OCR	学校、ISV	ACG
学 AI	飞桨 / AI Studio / 智能云学堂	高校、开发者、政企	ACG

小度学习机走硬件付费，2024 年 7 月公开称累计用户超 200 万（京报网）。智能云产教融合和教育 OCR 服务学校与厂商接入，交付对象是院校和 ISV。

产品经理视角：百度教育 AI 是三层结构。搜索抢学生时长，小度卖硬件，云和网盘做学校交付。双减之后不再做直播课平台；2025 年后的新动作是把手机变成免费学习机，和硬件学习机形成先试用再决定买不买的关系。

准备面试时，按 MEG 搜索教育、小度硬件、文库网盘、智能云各准备一个差异点即可。不要把作业帮、学而思小思或豆包爱学讲成百度现役产品；可以拿它们做竞品对比，但要先说清归属。

能力匹配：实习生需要证明什么

产品逻辑与问题拆解

对应 JD 中的产品逻辑思维和问题分析能力，可以准备一段完整案例，说明：

原始问题是什么，涉及哪些用户或业务角色
如何把复杂流程拆成几个可验证的环节
如何区分现象、原因和待验证假设
方案为什么优先解决某个问题，哪些内容暂不处理
如何定义上线前后的验收标准

数据分析与 SQL

JD 没有要求必须会 SQL，但明确强调数据敏感度、数据分析、数据整理和模型效果验证。准备时可以覆盖：

使用 SQL 或表格完成筛选、去重、分组、聚合和异常检查
根据时间、渠道、用户类型或策略版本进行分层比较
计算并解释准确率、召回率、通过率、转化率或处理时延等指标
从数据异常追查到样本和业务流程，而不是停留在图表描述
记录口径、过滤条件、样本范围和计算时间，保证分析可复现

不会 SQL 不等于无法匹配岗位，但需要用可复现的数据整理或分析作品证明基础能力。

AI 应用理解

候选人可以准备一个真实做过的 AI 应用案例，重点说明：

业务任务是什么，为什么使用大模型
输入、输出和人工审核节点分别是什么
如何构造测试样本和判断结果是否正确
遇到哪些误召、漏召或其他 Badcase
如何在效果、延迟、成本和稳定性之间取舍

使用过某个模型本身不是充分证据。更有价值的是能够展示任务定义、评测数据、错误分析和迭代记录。若案例来自教育场景，还要说明服务的是学生、家长、教师还是机构，以及错误输出的风险边界。

文档与协作

可以准备需求文档、调研报告、竞品分析或数据分析报告作为作品材料，并明确标注：

本人独立完成和协作完成的部分
文档服务的读者和决策场景
如何从资料和数据形成结论
方案如何被研发或运营理解、测试和执行
结果如何反馈到下一轮迭代

面试准备：把 JD 转成练习题

练习题	回答应覆盖的内容
这份实习可能落在 MEG 的哪条线上	搜索 AI 伴学、教育获客分发、其他内容或商业策略；先问工作对象再展开
如何优化线索从获取到分发的流程	线索定义、流程节点、现状问题、策略方案、指标和异常兜底
如何评估一个模型的准召效果	任务定义、标注标准、准确率与召回率、分层评估、Badcase 和业务成本
如果模型效果不好，你会怎么定位	数据、Prompt、模型、规则、上下文、系统流程和人工审核逐层排查
百度现在的教育 AI 产品怎么分层	搜索抢时长、小度卖硬件、云和网盘做学校交付；作业帮已分拆
如何做一次教育 AI 场景调研	用户角色、任务流程、痛点证据、风险边界、竞品和可验证假设
需求文档和调研报告有什么区别	文档目标、读者、内容结构、证据要求和后续动作
如何与研发、运营推进一个策略上线	对齐目标、确认数据和接口、制定验收、测试反馈、上线监控和迭代
SQL 能帮助策略产品解决什么问题	样本筛选、漏斗分析、分层对比、异常发现、效果验证和数据复现
你做过什么 AI 应用	用户问题、模型任务、输入输出、评测方法、Badcase、迭代结果和本人职责

投递前必须确认的内容

补充信息已经确认事业群、城市和编制。以下内容仍需要在招聘沟通中核实：

业务对象：线索具体指什么，获取和分发分别对应哪些业务环节？
具体小组：落在搜索教育（AI 伴学）、教育获客与内容分发，还是其他 MEG 内容 / 商业策略？
用户角色：教育 AI 场景服务学生、家长、教师、机构还是内部团队？
模型任务：大模型承担分类、抽取、匹配、排序、生成还是其他任务？
准召口径：准确率、召回率、人工标注和业务结果如何定义？
数据权限：实习生可以访问哪些数据，未成年人数据如何脱敏和审批？
工作比例：策略分析、文档撰写、数据处理、模型评测和会议协作分别占多少时间？
技术协作：研发是否提供统一模型服务、评测工具和数据查询环境？
实习安排：实习周期、每周出勤、办公园区和转正机会如何？
考核方式：更看重策略方案质量、模型指标、上线效果、交付效率还是其他结果？

适合什么样的候选人

这份实习岗位更适合以下候选人：

能分清 MEG 搜索教育、小度硬件、文库网盘和智能云教育方案，愿意先确认工作对象再设计方案
对内容策略或线索策略有真实兴趣，能把复杂流程拆成问题、假设、数据和验证步骤
有基础的数据分析能力，能够独立完成数据整理，掌握 SQL 会更有优势
体验过大模型应用，能够描述任务定义、效果评估和典型错误
能独立完成需求文档、调研报告和策略分析材料
具备跨团队沟通和执行意识，能跟进测试、反馈和迭代

如果候选人只会罗列模型名称或竞品功能，却无法说明线索流程、策略逻辑、数据证据和落地协作，匹配度可能不足。相反，项目规模不大也可以，只要能清楚讲出问题、方法、结果和本人贡献。

结论

这份 JD 的核心是在 MEG 参与线索策略和内容策略产品的实际优化，把业务流程、模型应用、数据分析和团队协作连接起来。岗位判断可以收束为四句话：

岗位类型：百度 MEG 的策略产品实习，北京，日常实习，产品编制 2 人。
工作对象：线索获取至分发流程，以及相关内容策略；教育 AI 是明确的场景要求，具体产品线仍需确认。
能力重点：产品逻辑、问题拆解、数据分析、模型准召理解、文档和协作落地。
信息边界：具体线索定义、小组名称、指标和模型方案未在材料中给出，必须向招聘方核验。

来源说明

岗位名称、职责、任职资格：用户提供的百度策略产品实习生岗位文字。
事业群、城市、实习类型、编制与日期：用户补充的 MEG 北京市日常实习项目产品 2 人、2026-08-27。
MEG 团队介绍：用户提供的补充材料，可与百度招聘公开表述核对。
教育产品线：用户补充的现役产品对照，并按公开报道与官方页面核验关键事实；作业帮分拆、教育事业部撤销、AI 伴学发布、DeepSeek-R1 接入、小度学习机用户规模等已在正文就近给出链接。
用户未提供招聘链接、职位 ID、薪酬、具体小组名称或原始页面截图；上述信息未作补写。
本文中的流程、指标、面试问题和能力分析属于基于 JD 的站内解读，不代表百度对岗位的额外承诺；具体内容以最新招聘页面和招聘沟通为准。

发现错误？想一起完善？在 GitHub 上编辑此页！
本页面贡献者：AI-PM Wiki Team
本页面的全部内容在 CC BY-SA 4.0 和 SATA 协议之条款下提供，附加条款亦可能应用

「实习」百度｜策略产品实习生