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中国平安
高级产品经理(AI方向)
立即应聘

高级产品经理(AI方向)

发布于 大约 2 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
RAG
AI产品
向量数据库
大模型
企业服务
Prompt Engineering
财务科技
PRD
智能体

AI 估算 · 35k–55k

高级AI产品经理稀缺,平安集团薪资竞争力强,结合市场行情估算。

职位详情

关于这个职位

该职位负责财务领域AI产品的全生命周期管理,包括需求调研、方案设计、上线迭代,并与算法、工程团队协作推动大模型等技术落地

适合有5年以上产品经验、2年以上AI产品经验,熟悉财务场景的求职者

最低要求

专业经验:5年以上互联网/科技公司产品经理经验,其中2年以上AI相关产品(如大模型应用、智能体、RAG系统等)的设计与落地经验,有To B或企业服务领域经验者优先

技术认知:具备基础的AI技术认知,熟悉大模型、向量数据库、Prompt Engineering等技术原理,能与技术团队高效沟通
业务理解:对财务、差旅、报销等企业服务场景有一定认知,或具备快速学习业务、挖掘场景痛点的能力
软技能:具备较强的逻辑思维、跨部门协作能力和项目推动能力,能独立负责复杂AI产品项目

工作职责

AI产品规划与落地:主导财务领域(差旅、报销、会议等场景)AI产品的全生命周期管理,从需求调研、方案设计到上线迭代,输出专业的PRD和产品蓝图

技术与业务协同:与算法、工程团队深度协作,将业务需求转化为可落地的AI技术方案,推动大模型、RAG、智能体等技术在财务场景中的应用
集团需求响应:承接集团AI化改造相关需求,输出符合技术规范与业务价值的产品方案,并跟进项目落地
团队能力建设:作为团队AI专业核心,输出AI产品方法论,赋能内部成员提升AI认知与实践能力,沉淀可复用的AI产品资产
行业趋势洞察:跟踪AI领域前沿技术与产品动态,结合财务业务场景挖掘创新机会,输出产品优化与创新建议
数据驱动迭代:通过用户反馈、数据分析评估AI产品效果,持续优化产品体验与业务价值

优先资格

加分项:有财务科技、企业SaaS产品经验,或主导过AI产品从0到1落地者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • AI产品经理是当前热门岗位,技能积累价值高,行业前景广阔
  • 平安集团作为巨头企业,平台大、资源多,项目影响力强
  • 工作内容涉及前沿技术(大模型、RAG),能保持技术敏感度
  • 财务场景具体,产品落地性强,容易看到成果
  • 需要同时具备产品思维和AI技术认知,对复合能力要求高
  • AI技术迭代快,需要持续学习,保持知识更新
  • 适合有AI产品经验、对财务场景感兴趣、希望在大型平台深耕AI产品方向的求职者

缺点 / 挑战

  • 跨部门协作频繁,沟通成本较高,需较强的推动力

角色解读

  • 可向AI产品总监或AI解决方案专家方向发展,负责更大规模的AI产品矩阵
  • 也可深入财务科技领域,成为财务AI领域的资深专家
  • 在平安集团内部,有机会横向调动至其他业务线的AI产品岗位
  • 负责财务场景(差旅、报销等)AI产品的全生命周期管理,从需求调研到上线迭代
  • 与算法、工程团队协作,将业务需求转化为AI技术方案,推动大模型、RAG等技术落地
  • 承接集团AI化改造需求,输出产品方案并跟进项目落地
  • 跟踪AI前沿技术,挖掘创新机会,持续优化产品体验
  • 年以上产品经理经验,2年以上AI产品经验,熟悉大模型、RAG、智能体等技术
  • 具备基础AI技术认知,能与技术团队高效沟通
  • 对财务、差旅等企业服务场景有深入理解或快速学习能力
  • 优秀的逻辑思维、跨部门协作和项目推动能力

申请策略

  • 了解平安集团在AI领域的战略布局,面试中展现对业务的理解
  • 准备一个从0到1的AI产品案例,详细说明需求、方案、落地和效果
  • 突出AI产品经验,特别是大模型、RAG、智能体相关项目,说明你在其中的角色和成果
  • 强调To B或企业服务经验,尤其是财务、差旅、报销等场景的产品案例
  • 展示技术认知,如熟悉Prompt Engineering、向量数据库等,并附上与技术团队协作的案例
  • 量化产品成果,如效率提升、成本降低等指标
  • 补充财务领域知识,了解企业财务流程和痛点
  • 深入学习大模型应用技术,如RAG架构、智能体设计等

面试指南

  • 用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化回答项目案例
  • 强调业务理解与技术实现的结合,展示跨领域沟通能力
  • 对AI技术趋势保持开放态度,同时注重落地可行性
  • 请分享一个你主导的AI产品从0到1落地的案例,包括遇到的挑战和解决方案
  • 如何将业务需求转化为AI技术方案?请举例说明
  • 你如何评估AI产品的效果?使用哪些指标?
  • 你如何看待大模型在财务场景中的应用?有哪些机会和挑战?
  • 如何与算法、工程团队高效协作?请分享你的经验

匹配度报告

70
综合匹配度

大厂AI产品岗,前沿技术栈,高成长性,但WLB一般。

适合人群
适合追求技术成长和职业发展的求职者,对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

薪资水平较高,平安集团福利完善,但JD未明确具体薪资和福利细节。

薪资信号未披露(AI估算:35K-55K/月)

成长发展匹配

90较高

职位涉及前沿AI技术,有明确的团队能力建设职责,成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、智能体、Prompt Engineering、向量数据库
成长机会输出AI产品方法论、赋能内部成员、沉淀可复用的AI产品资产
业务类型ambiguous

工作生活匹配

40较低

JD未提及远程或弹性工作,推测为现场办公,且互联网大厂工作强度可能较高。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

AI在财务领域的应用有明确价值,但社会影响力中性。

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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