中国远洋运输集团
（高级）产品设计师
（高级）产品设计师
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
A/B测试
原型设计
物流供应链
Ai产品设计
B端/Saas
PRD
RAG
SQL
AI 估算 · 35k–55k
高级AI产品岗，需兼具产品、技术和行业知识，技能复合度高，市场竞争力强，薪资位于行业高位。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于AI产品从0到1规划与设计的高级产品设计师岗位
你将深入理解远洋运输业务流，挖掘AI应用场景，并负责产品的全生命周期管理，包括需求定义、原型设计、项目协调及上线后的效果追踪与优化
核心目标是利用AI技术为传统物流业务带来降本增效的实际价值
最低要求
本科及以上学历
计算机、数学、统计学或相关理工科专业优先
有心理学或人机交互背景加分
具备 3年以上互联网产品经理经验，其中至少1年以上AI相关产品实操经验
有成功落地的AI产品案例，能够清晰描述从需求到上线的全过程及业务成果
熟悉主流AI技术的基本原理、边界及应用场景（如RAG、Agent等）
具备良好的数据敏感度，能独立进行数据分析和效果评估
能够熟练使用SQL者优先
具备较强的逻辑分析能力，能将复杂的非结构化问题结构化
能够适应AI产品研发中的不确定性，具备在模糊场景下推动项目的能力
工作职责
深入理解公司业务流和用户痛点，挖掘AI技术可落地的应用场景
负责AI产品从0到1的规划与设计，输出高质量的PRD文档、原型图及功能定义
界定AI能力的边界，合理设定产品预期，平衡技术可行性与业务需求
主导AI产品的全生命周期管理，协调研发、算法、测试及运营资源，确保项目按时高质量交付
负责产品上线后的效果追踪，通过A/B测试和数据分析，验证AI带来的业务价值（如降本增效指标）
持续跟踪业界最新的AI技术动态及竞品动态，探索新技术在公司业务中的创新应用机会
优先资格
有构建企业级知识库、智能客服、Copilot类产品的经验者优先
有B端/SaaS行业经验，或特定垂直领域（如物流供应链）的业务Know-how经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在中国远洋运输集团这样的大型央企实践AI落地，能接触真实的产业场景和复杂业务流，积累宝贵的行业经验
- 技能复合：岗位要求融合产品设计、AI技术理解和数据分析，是打造“AI+产业”复合型能力的绝佳机会
- 前景广阔：AI与实体经济结合是明确趋势，在物流供应链领域进行AI创新，职业发展赛道宽，未来价值高
- 成果可见：工作直接对标“降本增效”等业务指标，能清晰看到自己设计的产品带来的实际商业价值
- 复杂度高：需要深入理解传统物流业务，并将之与前沿AI技术结合，对学习能力和跨界理解要求极高
- 不确定性大：AI产品研发本身具有探索性，需在技术可行性与业务需求间不断权衡，并适应模糊场景下的推进
- 适合拥有3年以上产品经验，并对AI技术有浓厚兴趣和实践经验的求职者，特别是那些希望将技术能力应用于具体产业、创造实际价值的复合型人才
缺点 / 挑战
- 协调压力：作为产品负责人，需要协调研发、算法、运营等多个团队，对沟通和项目推动能力是持续考验
角色解读
- 专业纵深：可发展为AI产品专家或特定领域（如物流科技）的首席产品设计师，主导更复杂的智能系统规划
- 管理拓宽：积累足够项目与团队协调经验后，可转向产品总监等管理岗位，负责产品线战略与团队管理
- 行业跨界：在物流领域积累的AI产品经验与业务Know-how，为进入其他产业的数字化转型提供独特优势
- 负责AI产品从0到1的完整流程，包括场景挖掘、需求定义、原型设计，并撰写PRD文档
- 主导AI产品的项目管理，协调研发、算法等多方资源，确保产品按时高质量交付上线
- 通过A/B测试和数据分析追踪产品上线效果，量化验证AI技术带来的业务价值（如降本增效）
- 持续关注AI技术前沿与竞品动态，探索新技术在远洋运输业务中的创新应用可能性
- 扎实的AI产品实操经验，熟悉RAG、Agent等技术原理与应用边界，能合理设定产品预期
- 出色的逻辑分析与结构化能力，能将复杂的业务问题转化为清晰的产品需求和解决方案
- 强大的数据驱动能力，能独立进行数据分析、效果评估，并熟练使用SQL等工具辅助决策
- 优秀的项目推动与跨部门协调能力，能在技术不确定性和模糊业务场景下确保项目前进
申请策略
- 深入了解中国远洋运输集团的主营业务、数字化转型战略及可能的AI应用场景，在面试中展现你的准备和思考
- 准备阐述你对“在传统大型企业中推动AI产品创新”可能面临的挑战和应对策略，体现你的成熟度
- 重点突出至少1个你主导或深度参与的AI产品成功案例，详细描述从需求挖掘到上线验证的全过程及量化成果
- 清晰展示你对RAG、Agent等AI技术的理解，以及如何将这些技术应用于解决实际业务问题的经验或思考
- 用具体事例证明你的数据分析和逻辑结构化能力，例如通过数据分析发现产品机会或优化点的经历
- 如有B端/SaaS或物流供应链相关经验，务必作为核心优势重点描述，展现你的业务理解力
- 如果对物流供应链业务不熟悉，可提前学习该领域的基础知识、业务流程和常见痛点，形成初步认知
- 加强对主流AI技术（特别是RAG、Agent）最新进展和应用案例的学习，思考其在产业中的可能落地形态
面试指南
- 对于案例类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的角色、决策过程和量化成果
- 对于矛盾处理或方案设计问题，先展现对业务和技术双方面的理解，再提出平衡多方利益的系统性解决方案
- 对于技术理解类问题，避免空谈概念，结合具体的应用场景或产品功能来阐述其价值、实现方式和潜在风险
- 请详细介绍一个你从0到1负责的AI产品案例，包括如何挖掘需求、设计解决方案、衡量成功以及遇到的挑战
- 当AI技术的实现能力与业务方的过高预期产生矛盾时，你会如何沟通并设定合理的产品边界？
- 如何设计一个A/B测试来验证某个AI功能（如智能客服）是否真正带来了“降本增效”的价值？请描述关键指标
- 请谈谈你对RAG（检索增强生成）技术原理的理解，以及它在企业级知识库产品中可能的应用场景和局限性
- 如果你要为远洋运输业务设计一个Copilot类产品，你会从哪个具体场景切入？为什么？
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