Joyelle Zhang

职业档案

在真实业务里，把判断变成产品

四段实习，横跨 AI Agent、交易安全、电商策略与商业化运营。记下的不只是做过什么，还有我如何识别问题、建立标准并推动落地。

经历索引

四段经历，同一种工作方式

业务场景一直在变，但我的工作方式很一致：找到真正的问题，搭起可验证的结构，再和团队一起把它放进业务里。

01
2026.07–2026.09

金山办公

AI 产品经理

让桌面 Agent 在安全边界内自主执行，并让技能与记忆跨设备延续。

工作集中在安全授权、Skill 跨端复用和长期记忆三条链路，分别处理 Agent 的执行边界、跨设备连续性和长期上下文。

工作方法
  • 主导灵犀安全沙箱建设，落地 Windows 首启授权、工作区外文件编辑授权、Bash/PowerShell 能力放开及沙箱失败回退，并与研发逐项确认 13 个关键技术决策。
  • 推进账号级 Skill 与 Cloud-first 同步方案，定义跨端读写冲突及修改、删除优先级，支持跨设备续接，并为内置技能市场补充上架 30 余项技能。
  • 面向日均约 3,000 人、人均每日调用 9.1 次的记忆工具链路，设计每日异步回顾、过滤、去重、结构化与写回机制，补齐状态反馈和 Dream Log。
结果数据
真实活跃用户周留存环比 +2.5pp月活用户数环比 +26%回答型记忆读取的实质使用率 81.5%
02
2026.03–2026.07

广发证券

AI 产品经理

把金融意图转化为可评测的 Agent 行为、更安全的交易执行与可靠的工具流程。

工作横跨条件单 Agent 评测、交易安全、投研策略 Agent 设计和 MCP 工具接入。

工作方法
  • 围绕自然语言识别交易意图、预填条件单参数的链路，定位语义理解、参数匹配与误导性回答的成因，构建网格交易、止盈止损等评测集，并推动周度异常案例回归。
  • 协助构建高风险交易指令样本库与五层安全防御架构，补充绕过确认直接交易等指令的拒绝响应和确认提示规则。
  • 面向投顾与散户的分析及量化策略需求，对比 DeepSeek、通义千问的金融理解、策略与代码生成表现，并以结构化 Prompt、DSL 和 Mermaid 梳理业务工作流。
  • 设计内部 MCP Server 工具接入方案，明确研报、新闻与行情查询的接口、权限、异常回退及数据可靠性验收标准。
结果数据
异常案例召回率 +32%高风险违规指令拦截覆盖率 95%分析报告初稿耗时 -27%单人可覆盖标的数 +50%
03
2025.02–2025.06

Shopee

电商策略产品

从竞对、盈利模型与供应链数据中，提炼可执行的平台策略。

通过 Temu 竞对追踪、市场测算和供应链数据建设，为平台策略与商家引入提供依据。

工作方法
  • 持续追踪 Temu，拆解前端产品体验、运营策略、关税影响及全托管、半托管模式创新，累计输出月报和季报 6 篇。
  • 整合内外部数据构建电商竞对盈利模型，测算 ADO、ADG、ABS 等核心指标，量化市场竞争格局和中国市场份额。
  • 结合 AI 工具和网页爬虫梳理 713 条中国细分产业带信息，升级供应链数据库并将数据产品化，用于定位优质商家和平台招商拓品。
结果数据
输出竞对月报/季报 6 篇梳理 713 条产业带信息完成供应链数据库迭代升级
04
2024.11–2025.02

小红书

商业化产品运营

把品牌投放数据、行业趋势和活动现场问题转化为产品运营动作。

通过品牌投放复盘、行业研究和重点 IP 活动，把现场问题整理成可执行的运营动作。

工作方法
  • 使用 SQL 和 Excel 完成奶茶品牌联名活动总复盘，对比 UGC 与口碑通消耗，帮助客户调整投放策略、KFS 配比并孵化口碑矩阵。
  • 整合平台数据形成奶茶健康化行业报告，其中消费者决策链路和潜力成分分析帮助客户调整研发方向。
  • 参与必胜客重点 IP 活动，跨部门跟进 NNS 组件优化并兜底线下核销，上线期推进 98,000 份券码全链路核销。
结果数据
品牌健康渗透率 +10%推进 98,000 份券码全链路核销月度西快赛道排名超越竞品达美乐