马兴宏 henghon9@163.com · 13535567101 · 中国 / 洛杉矶 个人作品网站: https://xinghongma.github.io 邮箱: mailto:henghon9@163.com EDUCATION ========= 南加州大学 (2023.08 - 2024.12) 硕士, 数据科学 加州大学伯克利分校 (2019.08 - 2022.12) 本科, 统计 EXPERIENCE ========== 魔法光智能 — 产品经理 (2026.01 - 至今) - 负责 AI 视频 Agent 产品方向，围绕技能编排、上下文组织与 Prompt Engineering 生成视频内容。 - 参与 AI 视频生成链路设计，推动生成效果从 Prompt、技能调用到上下文控制的整体稳定性与可控性优化。 - 搭建内部数据分析技能、分析 pipeline 与产品洞察 Agent，用于支持内部分析、复盘与产品决策。 影石科技 Insta360 — AI 剪辑产品 (2024.07 - 2025.12) - 负责 Insta360 剪辑 App AI 剪辑方向，服务全球 500 万月活用户，围绕全景素材难剪、AI 成片节奏不稳等核心问题，结合全链路漏斗分析，深度参与 AI 能力产品化过程，推动模型效果向用户体验和导出转化落地。 - 推动 AI 剪辑内容理解升级，针对原有端侧小模型基于人脸、运动强度、画质等特征做片段排序、难以理解素材主题的问题，规划接入 Minimax 视频理解模型，引入语义标签与叙事元素用于选段排序，提升 AI 自动剪辑导出表现。 - 设计前置交互面板，引导用户先定义人物焦点与成片时长，再由 AI 完成选段与编排，降低用户对 AI 自动成片结果的不确定感；结合高光识别与模板滚动更新机制，模板召回命中率提升 18%。 - 负责场景识别 badcase 归因与模型优化，针对人文景观、自然风景、滑板等高误识别场景，联动算法团队调整构图特征权重，通过离线评测与线上 A/B 实验持续验证，推动场景识别准确率提升 12pp。 - 基于 AI 剪辑的场景标签与用户 UGC 行为构建地域 × 场景 × 模板表现三维兴趣矩阵，从实际使用中提炼审美偏好差异；将用户的偏好调整、导出、放弃行为转化为模型优化信号，模板复用率提升 17%。 小火车商业进化论播客 — 内容增长负责人 (2024.01 - 2025.12) - 从 0 到 1 搭建商业与 AI 主题播客内容增长体系，负责选题、创始人 Sourcing、内容分发与 AI workflow 设计；通过短视频切片增长和听众深度洞察，实现 30 万+ 粉丝增长、2000 万+ 短视频播放、3 场 100+ 线下活动。 - 搭建播客内容创作 AI 工作流，将内容生产拆解为多源素材整合、长视频 Insight 提炼、口播框架，用 Dify 搭建自动化工作流；核心设计是让 AI 处理结构化整理、人工输出口播稿，周均内容创作时间减少 4 小时。 - 策划 Insta360、Lime、Ditto AI、Final Round AI 等 AI 创始人深度访谈，围绕产品从 Demo 到商业化的关键路径做拆解；通过 10+ 场创始人对话，持续打磨对用户需求洞察与 AI 产品早期增长模式的系统认知。 - 基于抖音、小红书、视频号、YouTube 的推荐逻辑差异拆解短视频节奏、开场锚点与内容结构，设计差异化分发策略与触达路径，显著提升内容曝光与完播率。 高榕资本 — AI 产品投研实习 (2023.06 - 2023.09) - 设计多阶段 AI 投研工作流 MVP，基于 GPT-3.5 API，将自动爬虫、增长建模、情绪分析等模块通过任务级文本理解串联成数据采集、语义理解、报告生成的端到端管线，信息处理效率提升 60%，自动生成 50+ 份投研报告，成功挖掘 200+ 早期 AI 创业项目。 - 爬取 Reddit、Discord、Product Hunt 早期 AI 项目讨论数据，基于 TF-IDF、LSA 降维与 K-Means 聚类识别高热话题；结合主题建模构建周报推送，辅助捕捉早期技术趋势与 AI 开源项目。 - 参与 AI 投研数据库与语义检索建设，基于 MongoDB 实现多源信息整合与文本语义嵌入，构建投研知识库；为 AI 投研工作流提供事实检索与上下文理解能力，推动投研流程从数据洞察向产品化转型。 - 梳理 AI 智能硬件项目与品牌核心数据结构，设计统一数据 Schema 与字段逻辑，基于 GMV、复购率、舆情情绪等指标用 Python 构建增长预测模型，辅助投资判断。 PROJECTS ======== 内部产品洞察 Agent — 内部 AI 工具 (2026.01 - 至今) - 为内部使用搭建产品洞察 Agent，用于整合分析结果、支持复盘与产品判断。 - 围绕数据分析技能与分析 pipeline 建立结构化能力，减少临时性人工分析成本。 个人作品网站 (https://xinghongma.github.io) 个人作品与项目展示网站。 SKILLS ====== AI 产品能力: Prompt 结构设计, Eval / badcase 分析, Agent 编排, RAG 理解 数据与分析: Python, SQL, A/B test, 漏斗分析, 增长建模 产品与工具: Figma, AI 视频产品, 内容增长, 工作流设计 cv.ha7ch.com/pony