真实互联网产品实践
哔哩哔哩｜搜索策略产品实习
- 搜索结果质量评估
- 指标分析与策略反馈
- 搜索体验优化项目推进
2027届秋招 · 产品经理方向
你好，我是刘佳怡
产品经理方向求职者
中南大学 · 交通运输规划与管理硕士
具备交通系统分析、数据分析以及互联网产品实践经验。关注 AI 产品设计、搜索策略优化、数据驱动决策以及复杂业务问题解决。
01 · 个人介绍
在复杂业务中寻找清晰、可验证的产品路径
我的经历横跨交通系统、数据分析与互联网搜索业务。
这些不同场景训练了我理解复杂系统、抽象核心问题并推动方案落地的能力。
在哔哩哔哩搜索策略产品实习中，我参与搜索结果相关性、准确性与安全性评估，
通过数据分析、指标观察和策略反馈支持搜索体验优化。
这段真实业务经历也促使我继续思考：能否用 AI 减少重复判断，
同时保留人工在复杂问题中的价值？搜索相关性辅助归因智能体正是这一思考的产品化验证。
02 · 能力矩阵
每项能力，都有经历作为证明
能力矩阵不是技能罗列，而是展示我在哪些业务场景中使用过这些能力。
我的能力结构
我的能力围绕真实业务分析、AI 产品设计、数据驱动优化与复杂系统推进展开，并在搜索策略分析、AI 产品验证和跨场景项目实践中持续积累。
搜索产品与策略
围绕搜索体验优化，理解业务目标、评价指标与用户体验之间的关系。
能力证据哔哩哔哩搜索策略产品实习
AI 产品设计与业务创新
围绕真实业务问题，将 AI 能力转化为可使用、可验证的产品方案。
能力证据搜索相关性辅助归因智能体
数据分析与系统优化
通过数据处理、指标分析和系统建模，定位问题并验证优化方向。
能力证据搜索业务分析、铁路智能调度项目
产品落地与项目推进
从需求分析、方案设计到快速验证，推动产品形成可体验、可迭代方案。
能力证据AI 辅助开发实践
03 · 产品案例
用两个完整案例证明产品能力
展示从问题发现、方案设计、产品验证到复盘优化的完整过程。
搜索相关性辅助归因智能体
基于搜索质量评估场景，探索如何利用 AI 将人工经验转化为可复用、可验证的诊断流程。
AI 产品探索搜索策略优化业务效率提升
我的角色：产品负责人
人工判断有价值，但重复分析消耗了大量时间
搜索结果需要逐条分析，既存在效率低、判断标准不统一的问题，也让有效经验难以被团队复用。
不是替代人工，而是重新分配人工价值
让 AI 先处理可归纳的重复判断，再由人工复核复杂案例，在保证质量的前提下提升诊断效率。
核心方案
把一次判断，变成可持续复用的协作闭环- 01AI 自动诊断
- 02人工复核
- 03经验沉淀
- 04案例复用
0%自动诊断准确率
0.0秒单条案例平均诊断耗时
周末灵感生成器
针对用户面对周末活动选择困难的问题，通过用户偏好分析和 AI 辅助生成，提供个性化行动建议。
独立产品实践AI 辅助开发上线验证
实践范围：从需求分析到上线验证
用户缺少的不是更多选择，而是更容易开始的具体建议
产品先理解时间、地点和活动偏好，再把模糊的“周末做什么”转化为可直接行动的个性化方案。
产品路径
用一个可上线的最小产品验证需求- 01需求分析
- 02原型设计
- 03AI 辅助开发
- 04上线验证
04 · 项目经历
补充项目经历
作为核心产品案例之外的能力补充，展示我的产品规划、系统分析与资源调度背景。
山地无人驾驶垃圾清运车
铁路智能调度优化系统
05 · 个人简历
需要更完整的经历信息？
查看我的教育背景、实习经历、项目实践与技能信息。
公开版简历已完成隐私处理，可在线查看或下载。