数智化与科创部 AI产品经理

优缺点分析

角色解读

• 成为物流供应链AI领域的专家，主导更多核心产品的规划与落地
• 向技术管理方向转型，带领AI产品团队，负责更大范围的数字化创新
• 积累深厚行业经验后，可转型为咨询顾问或创业，打造行业解决方案
• 负责物流供应链AI产品的全生命周期管理，从战略规划到产品设计、开发管理、实施落地及运营推广
• 基于业务需求，提供智能化技术解决方案，推动业务模式创新与流程优化
• 深度应用大模型技术（如LLM、智能体），构建技术库、场景库和应用库，驱动技术与业务的数字化闭环
• 跟踪AI前沿趋势，评估新技术在物流场景的可行性，并推动落地
• 扎实的AI产品设计经验，尤其是大模型（LLM、Transformer）相关产品和项目经验
• 熟悉物流全链路业务，能够将AI技术与具体场景结合，评估可行性
• 具备优秀的市场调研、供应商管理及跨部门协调能力，推动产品落地
• 掌握智能体应用和编写能力，了解机器学习基本算法

申请策略

• 研究中国远洋海运集团的数字化转型战略，面试中展现对行业痛点的理解
• 准备一个针对物流供应链的AI产品方案demo或思路，展示你的专业能力
• 突出AI产品从0到1的完整项目经验，尤其是涉及大模型（LLM、智能体）的应用案例
• 强调物流或供应链相关经验，如果没有直接经验，可突出复杂业务场景的AI解决方案能力
• 列出主导过的跨部门协调项目，展示沟通与推动能力
• 附上技术博客、开源贡献或产品设计作品链接，证明技术深度
• 系统学习大模型微调、RAG、Agent等技术，并动手实践一个物流场景的小项目
• 了解物流行业基础知识（如仓储、运输、路径优化等），可通过行业报告快速补课

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出技术选型、团队协作和量化成果
• 对于场景问题：先分析业务痛点，再提出技术方案，最后评估可行性与ROI
• 对于跨部门协调：展示沟通策略、利益平衡和项目管理能力
• 请分享一个你主导的AI产品从规划到落地的案例，遇到了哪些挑战？如何解决？
• 大模型在物流供应链中有什么具体应用场景？请举例说明如何进行可行性评估
• 你如何协调跨部门（如业务、技术、运营）推动产品落地？
• 你认为当前大模型技术在物流场景落地的主要瓶颈是什么？如何突破？
• 请用结构化思维设计一个基于大模型的智能调度系统原型