月之暗面 – AI Native产品实习生 职位分析和面试指导

职位简介：

月之暗面招聘 AI Native 产品实习生，核心是真正用 AI 重新思考产品，而不是只把 AI 当工具，参与 AI Native 产品设计与迭代，探索 Agent、Memory、Multi-Agent、AI 社区等方向，完成从 0→1 的功能验证、Prompt 设计、用户体验优化，并与模型、工程、设计团队协作快速把想法落地；你需要研究 ChatGPT、Claude、Cursor、Perplexity 等国内外 AI 产品，基于用户反馈快速迭代 AI 体验，设计 Prompt、Agent Workflow、Memory 机制等 AI Native 能力，探索 AI 社区、协作、个性化等新交互形态，同时具备较强产品 sense、对用户体验敏感、逻辑清晰、结构化思考、强执行力，能快速推进和验证想法，并对 AI 行业有持续关注和热情；在 AI Native 能力上，需深度使用过 ChatGPT、Claude、Cursor、Gemini 等 AI 产品，理解 Prompt、Context、Memory、Agent 等基础概念，对 AI 产品交互有自己的观察与思考，会主动尝试各种 AI Workflow，而不仅是问答；技术背景是很大加分，包括 Python、JS、Node.js 等代码能力，能自己调 API、做简单 Demo 或 AI Workflow，理解 LLM、RAG、Tool Use、Multi-Agent 等基础概念，有 AI 项目、黑客松、个人作品优先；我们喜欢会因为一个新 AI 产品熬夜研究、会自己搭工作流、Agent、自动化工具，不满足于“功能能用”而会思考“体验为什么成立”，对未来人机交互有想象力，不是传统 PM 而是 AI Native Builder 的同学；加分项包括 AI 产品、社区、内容相关项目经历，个人作品、GitHub、Prompt 工程案例，熟悉 Cursor、Claude Code、Copilot 等 AI Coding 工具，有独立做 Demo 或 Side Project 的经历；实习 Base 上海黄浦区，实习时长 3 个月以上优先，希望每周到岗 4 天及以上。

>> 在月之暗面官网查看完整职位详情。

简历及面试建议：

写这份实习简历时，你要先把自己从传统产品经理的叙事里拉出来。月之暗面这个岗位真正想看的不是一个会画原型、写需求文档的实习生，而是一个 AI Native Builder：你如何用 AI 重新定义产品，如何把 Prompt、Agent、Memory、Workflow 变成可验证的体验。所以简历的第一屏不要只写“负责需求分析、竞品调研、项目推进”，而要直接呈现你亲手做过什么 AI 产品、解决什么用户问题、你设计了哪些 Prompt 或 Agent Workflow、结果如何。最有杀伤力的写法是把一个 Side Project 或黑客松作品讲透：用户场景是什么，你如何判断旧方案不够好，你用哪些模型和 API，如何设计 Memory 或 Tool Use，你如何迭代 Prompt，最终用什么指标验证——哪怕只是留存、完成率、用户访谈反馈或你自己作为深度用户的观察。没有正式实习也没关系，GitHub、Demo 链接、Prompt 工程案例、自动化工作流截图、对 ChatGPT/Claude/Cursor 的产品分析都可以变成证据链。简历中要刻意出现岗位关键词，但不要机械堆砌，而是让它们嵌入经历：Agent、Memory、Multi-Agent、Prompt、Context、LLM、RAG、Tool Use、Cursor、Claude Code。技术背景是加分很大，如果你会 Python、JS 或 Node.js，别只写语言名，要写清楚你调过什么 API、做过什么简单 Demo、如何和工程协作；如果代码不强，就突出你能快速验证想法、搭工作流、理解模型边界。还要注意月之暗面的气质：自驱、好奇、快速迭代、对体验有想象力。你可以在个人总结或项目描述里体现你长期跟踪新模型、会主动拆解 AI 产品交互、会为了一个体验问题反复做实验。地点和到岗也要明确写：上海黄浦、可实习 3 个月以上、每周 4 天及以上，最好放在显眼位置。最后，让简历本身像一个产品：信息层级清楚，链接可点，项目有数据或作品支撑，避免大段形容词。面试官可能每天看很多简历，能让他们停留的不是“我热爱 AI”，而是“这个人真的动手构建过，并且思考过为什么这样设计”。如果你能展示出从观察到动手、从动手到迭代的闭环，就已经比大多数候选人更接近 AI Native Builder 的要求。

面试这个岗位，你需要把对话从“我会用 AI 工具”推进到“我如何用 AI 重新设计产品”。面试官大概率是资深 AI 产品负责人或产品总监，也可能有工程同学交叉面，他们不会只考你产品方法论，而会追问你对具体 AI 产品体验的判断。提前深度使用月之暗面的 Kimi，并横向对比 ChatGPT、Claude、Cursor、Perplexity、Gemini，准备 2 到 3 个真实观察：某个产品的 Memory 设计好在哪、某个 Agent Workflow 为什么失败、如果让你改会先改哪一层。常见问题包括：你为什么想做 AI Native 产品？你最近研究过什么新 AI 产品？你如何理解 Prompt、Context、Memory、Agent？如果让你设计一个 AI 社区或 Multi-Agent 功能，你会怎么做？你如何验证一个 AI 功能是否成立？模型能力变化后产品设计如何调整？你写过代码吗，调到什么程度？遇到工程说做不了，你怎么办？回答时尽量用具体案例，不要只讲概念。比如讲 Memory，可以说你会先区分短期上下文、长期偏好和任务状态，再设计用户可感知的控制方式，并用任务完成率、重复问答率、用户纠正次数来验证。讲 Agent 时，要说明你如何拆解工具、状态、失败恢复和人工兜底，而不是只说“让 Agent 自动完成”。如果被问技术，诚实说明边界，但展示你能和工程对话：知道 API、RAG、Tool Use 的基本流程，能读文档、改 Prompt、做小 Demo 就很好。面试中要主动展示你的学习速度和动手习惯，比如你最近搭过什么工作流、如何用 Cursor 或 Claude Code 提高效率、有没有把想法变成可点 Demo。也要准备反问：团队现在最想验证的 AI Native 方向是什么？实习生会拥有多大自主权？产品、模型、工程如何协作？这既显得你认真，也能帮你判断匹配度。着装不用西装，月之暗面偏技术创业氛围，干净整洁的 smart casual 即可，线上面试确保网络、摄像头、屏幕共享和 Demo 链接都提前测试。群面或快题环节可能让你现场设计一个 Agent 或 AI 社区交互，先问清目标用户和约束，再画最小闭环，别急着堆功能。最后，保持真实的好奇心，承认不确定但给出验证路径，比假装什么都懂更有说服力。