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 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
数据分析
A/B测试
SQL
RAG
原型设计
PRD
Ai产品设计
企业级知识库
AI 估算 · 25k–45k
AI产品经理稀缺且要求技术理解，上海央企薪资有竞争力，基于中级经验和城市水平估算。
职位详情
关于这个职位
这是一份在央企集团总部负责AI产品从0到1设计的岗位
你需要深入理解航运物流业务，挖掘AI可落地的场景，设计并推动产品上线，追踪业务价值
适合有3年以上产品经验且至少1年AI产品经验，具备技术理解力和数据驱动思维的求职者
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
- 央企平台稳定，业务体量大，AI应用场景丰富，能锻炼从0到1的产品能力
- 团队技术氛围好，涉及前沿AI技术（RAG、Agent等），紧跟行业趋势
- 产品成果直接与降本增效挂钩，价值感强，容易获得认可
- 工作地点在上海杨浦区，交通便利，配套设施完善
- 传统行业数字化转型节奏可能较慢，需要适应央企内部流程和沟通方式
- AI产品涉及较多不确定性，需要很强的逻辑分析和模糊场景决策能力
- 对业务理解要求高，若缺乏物流或B端经验，初期学习曲线较陡
缺点 / 挑战
- 适合有3年以上产品经验、至少1年AI产品经验，希望进入稳定平台深耕AI落地价值，同时愿意在传统行业接受挑战的产品经理
角色解读
- 在AI产品领域深耕，可成长为AI产品专家或AI产品总监，主导更复杂的AI系统
- 积累垂直行业（物流供应链）的深度业务Know-how，成为行业专家型产品经理
- 未来可转向AI解决方案架构、AI产品战略等岗位，或跳槽至互联网公司AI团队
- 深入理解航运物流等核心业务，识别AI可落地的场景并转化为产品需求
- 负责AI产品从0到1的规划，输出PRD文档、原型图，并定义功能边界
- 协调研发、算法、测试等团队，推动产品上线并通过A/B测试验证业务价值
- 跟踪AI技术动态和竞品，持续探索新技术的创新应用机会
- 扎实的产品经理基本功：需求分析、PRD撰写、原型设计、项目管理
- 理解主流AI技术原理和边界（如RAG、Agent），能将技术与业务结合
- 数据驱动决策能力，能独立进行数据分析和效果评估，熟练使用SQL更佳
- 逻辑清晰，能将非结构化问题结构化，并在不确定环境中推动项目
申请策略
- 提前了解中国远洋运输集团的业务板块和数字化转型战略，在面试中体现行业兴趣
- 准备一个你理解的AI在物流领域可能的创新应用思路，展示思考深度
- 突出AI产品从0到1的成功案例，详细描述需求挖掘、方案设计、技术协调和上线效果
- 强调数据驱动的工作方式，展示A/B测试、SQL分析等具体成果
- 如果有企业级知识库、智能客服或Copilot类产品经验，务必单独列出
- 体现对物流供应链或B端业务的理解，用具体场景说明业务洞察
- 补强AI技术原理：深入理解RAG、Agent、LLM等主流概念和局限性
- 准备一个完整的AI产品案例复盘，包括背景、过程、结果和反思
面试指南
- 对于案例类问题：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出你的产品决策和技术理解
- 对于设计类问题：从用户痛点出发，分析可行性，给出MVP方案，并考虑迭代路线
- 对于冲突决策问题：强调以目标为导向，平衡技术风险和业务价值，展示数据支撑的决策过程
- 请分享一个你主导的AI产品落地的案例，包括遇到的挑战和如何解决的
- 如何定义AI产品的成功指标？请举例说明
- 如果你要为公司设计一个基于RAG的知识库产品，你会怎么规划？
- 当业务需求与技术可行性冲突时，你如何决策？
- 请解释Agent的概念，并讨论在物流场景中的一个可能应用
匹配度报告
71
综合匹配度
央企AI产品岗，前沿技术应用，薪资有竞争力但未明确，WLB信息缺失，工作地点固定。
适合人群
最适合看重技术成长和业务价值的求职者，对WLB要求不高，追求稳定平台下的AI实践机会。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
70中等
央企薪资有一定竞争力但未披露具体范围，福利可能完善但JD未提及，补偿性动机中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
85较高
该职位涉及前沿AI技术落地，能积累0到1产品经验，但晋升路径JD未明确提及，发展性动机较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、RAG、Agent、PRD、原型设计、数据分析、SQL
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
仅现场办公，工作地点市区核心地段，JD未提及WLB信息，生活化动机一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
行业稳定但非高增长，AI赋能传统行业有一定创新意义，但社会影响力中性，意义感动机中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs