中国平安
产品经理
产品经理
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
跨团队协作
项目管理
数据分析
产品规划
大模型
提示词工程
需求调研
AI产品经理
金融场景
AI 估算 · 25k–45k
深圳大厂产品经理，大模型方向热门，薪资竞争力强，年终奖金丰厚。
职位详情
关于这个职位
作为平安的产品经理，你将负责大模型相关产品从0到1的全流程落地，深入参与金融场景的应用设计，如潜客推荐、信贷风险等
你需要精通提示词工程，与算法、研发团队高效协作，持续优化产品体验和业务指标
这是一个站在AI前沿、结合金融业务的挑战性岗位
最低要求
本科及以上学历，经济学、金融学、金融工程、统计学、管理学等相关专业优先
有大模型产品实际落地经验，独立负责过至少一款 AI / 大模型相关产品完整生命周期
精通提示词工程，熟悉 Prompt 设计、结构化输出、长文本处理、多轮对话、工具调用、幻觉抑制等实战技巧
了解主流大模型框架、技术原理与产品化流程，能清晰定义产品能力边界与迭代路径
具备优秀的需求拆解、逻辑思维、文档输出与跨团队协作能力，抗压性强、结果导向
对金融行业有理解：如信贷风控、理财顾问、企业服务、金融信息工具等场景优先
工作职责
负责大模型相关产品从 0 到 1 / 从 1 到 N 的全流程落地，包括需求调研、产品规划、功能设计、原型输出、项目推进与效果迭代
深度参与大模型在金融 / 经济场景的应用设计，如潜客推荐、信贷风险、智能报告、数据解读等场景落地
熟练运用提示词工程（Prompt Engineering），完成系统提示、对话逻辑、工具调用、结果优化等设计与迭代，提升模型输出准确性、专业性与安全性
理解主流大模型框架、能力边界与技术逻辑，能与算法、研发、数据团队高效对齐，明确产品需求与技术方案
基于用户与业务数据，持续优化产品体验、模型效果与业务指标，输出产品文档、场景方案与迭代规划
跟踪行业大模型产品进展，结合金融领域特点输出差异化产品思路与竞争力方案
优先资格
对金融行业有理解：如信贷风控、理财顾问、企业服务、金融信息工具等场景优先
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为金融科技巨头，平台大、资源丰富，能接触到核心业务和海量数据
- 大模型是当前最前沿的技术方向，个人技能积累快，行业前景广阔
- 薪资水平较高，福利完善（含年终奖、补充医疗等）
- 岗位与金融深度结合，具有专业壁垒，不易被替代
- 大模型技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏感度
- 公司对业务指标要求高，工作强度较大，可能面临加班压力
- 跨团队协作复杂（算法、研发、业务），需要很强的沟通和推动能力
- 金融领域专业性要求高，需要快速学习信贷、风控等知识
- 适合有AI或大模型产品经验、喜欢挑战、对金融科技感兴趣、渴望在高速发展赛道积累核心竞争力的求职者
角色解读
- 从产品经理成长为AI产品专家，深入大模型应用领域，成为金融科技方向的核心人才
- 可向AI产品总监或金融科技产品负责人发展，管理更大规模的团队和产品线
- 横向拓展到其他前沿技术领域或转型为AI解决方案架构师
- 负责大模型产品从0到1的全流程落地，包括需求调研、功能设计、原型输出和项目推进
- 深入参与金融场景的应用设计，如潜客推荐、信贷风险、智能报告等，将AI能力转化为业务价值
- 运用提示词工程优化模型输出，与算法、研发团队紧密协作，确保产品高效迭代
- 基于用户数据和业务指标，持续优化产品体验和模型效果，输出产品文档和迭代规划
- 精通提示词工程，包括Prompt设计、结构化输出、多轮对话、幻觉抑制等
- 了解主流大模型框架（如GPT、BERT）和技术原理，能清晰定义产品边界
- 具备产品规划和项目管理能力，能独立负责产品完整生命周期
- 优秀的逻辑思维、需求拆解和跨团队协作能力，结果导向
申请策略
- 了解平安的金融科技战略和已有AI产品（如平安智贷、智能客服），在面试中展现你的行业洞察
- 准备一个完整的项目案例，用STAR法则讲述你在AI产品中的角色、挑战和成果
- 突出你独立负责的大模型或AI产品项目，强调从0到1的落地过程和量化成果
- 详细描述你在提示词工程方面的实战经验，包括具体技巧和优化效果
- 如果有金融行业背景或项目经验，务必突出，如信贷风控、智能报告等
- 展示你的产品文档输出能力、数据分析能力和跨团队协作案例
- 系统学习主流大模型框架（如GPT、LLaMA、ChatGLM）的技术原理和API使用
- 深入学习金融知识，特别是信贷风控、理财顾问等场景的业务逻辑
面试指南
- 对于项目介绍类问题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，重点突出你的个人贡献和量化成果
- 对于技术类问题，先说明原理，再结合实际案例展示你的实践深度
- 对于协作类问题，强调你的沟通策略、推动方式和最终达成的共识
- 请介绍一个你主导的大模型产品案例，从0到1的流程和关键决策
- 在提示词工程中，你是如何设计Prompt来减少模型幻觉的？
- 你如何理解金融场景中的用户需求？请举例说明如何将大模型应用于信贷风控
- 当算法团队和业务团队意见不一致时，你是如何协调的？
- 假如我们要设计一个智能理财助手，你会从哪些方面考虑产品规划？
匹配度报告
71
综合匹配度
大平台、高薪酬、前沿AI金融产品，但加班较多、灵活性差。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和高薪回报、愿意投入高强度工作的求职者，不适合追求工作生活平衡的人。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
平安作为上市巨头，薪资水平高，福利齐全，该岗位定位于核心产品线，补偿性动机满足度高。
薪资信号未披露 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
大模型是前沿技术，岗位提供完整的产品生命周期实践和金融场景深度结合，技能成长空间巨大，发展性动机强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、提示词工程、LLM、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅为现场办公，深圳职场通常工作强度大，未提及弹性工时或WLB相关福利，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
金融科技提升效率、服务实体经济，有一定社会价值，但岗位核心是商业盈利，意义感动机中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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