高级产品经理

优缺点分析

角色解读

• 在AI平台产品方向深耕，成为AI产品专家或AI平台架构师
• 向产品总监或AI业务负责人发展，管理更大范围的AI产品线和团队
• 横向拓展至其他AI应用领域（如金融科技、医疗AI），结合平安业务场景获得更广的职业空间
• 负责AI平台的产品规划与迭代，从需求分析、产品设计到开发上线全流程管理
• 与算法、研发团队紧密配合，协调资源，推动模型训练、评测、部署等工具链产品化
• 跟踪行业竞品和用户反馈，基于数据分析调整产品方向，提升平台用户体验和业务满意度
• 扎实的产品基本功：需求分析、PRD撰写、交互设计、项目管理等
• AI领域知识：了解深度学习模型研发流程，熟悉LLM及大模型应用场景
• 数据分析能力：能够通过数据指标驱动产品决策，对用户行为敏感
• 跨团队协作与推动力：能够高效协调算法、研发等多方资源，推进项目落地

申请策略

• 提前了解平安的AI战略和业务布局，在面试中展示对金融+AI场景的理解
• 准备好一个完整的AI平台产品案例，从需求到上线，突出你的角色和贡献
• 突出AI或算法平台相关的产品经历，特别是大模型或机器学习平台项目
• 量化产品成果：如平台用户数、模型迭代效率提升、业务满意度等数据
• 强调跨团队协作案例：如何协调算法、研发资源推动复杂产品落地
• 展示数据分析能力：通过数据驱动产品优化的具体例子
• 补充深度学习基础，了解模型训练、推理、评测等流程
• 熟悉主流AI平台产品（如MLflow、Kubeflow、ModelArts等）的功能和设计思路

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，结构化描述项目经验
• 分析型回答：先拆解问题维度，再给出解决方案，最后总结可迁移的经验
• 技术+业务结合：既展示对AI技术的理解，又强调产品价值和对业务的影响
• 请分享一个你负责的AI平台产品从0到1的经历，遇到的最大挑战是什么？
• 如何评估一个AI模型的好坏？你会设计哪些产品指标来监控模型效果？
• 如果算法团队和业务团队对模型上线时间有冲突，你如何协调？
• 你对LLM的了解如何？请谈谈LLM在金融领域的应用机会和挑战
• 如何通过数据驱动AI平台产品的迭代？请举例说明