中国平安
资深产品经理（AI方向）
资深产品经理（AI方向）
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
AI产品
用户研究
产品规划
竞品分析
金融科技
大模型
Agentic AI
XMind
AI 估算 · 30k–50k
AI产品方向热门，平安金融科技大厂，资深岗位竞争激烈，薪资处于行业中上水平。
职位详情
关于这个职位
作为资深AI产品经理，你将负责制定AI原生产品（如AI办公、AI编程、数字员工）的长期战略与路线图，主导产品从0到1的迭代，深入用户场景优化体验，并协同算法、架构等团队推动高质量交付
适合具备大模型应用经验和强烈用户思维的产品专家
最低要求
教育背景：本科及以上学历，AI相关专业优先
专业能力：熟练掌握产品调研及产品设计方法论，熟练使用Axure、Xmind等工具，能独立完成需求分析、原型设计及数据驱动决策
了解AI算法相关原理，特别是大模型技术、知识图谱原理
能与算法/架构团队高效沟通技术方案
具有AI编程能力者优先
工作经验：5年以上AI产品经验，具备大模型应用、agentic ai等领域成功落地案例，有B端解决方案或C端高日活产品经验者优先
有与算法工程师、AI架构师合作共同落地AI系统或产品的经验
具有金融业相关AI产品经验优先
其他：具备强烈的用户思维、平台化思维与抽象能力，能设计灵活、可扩展的产品架构以应对多样化的用户场景
工作职责
产品战略与规划：制定包括AI办公、AI编程、数字员工等在内的AI原生产品的长期战略与迭代路线图，结合技术优势与用户需求，明确产品定位、客群及打法
跟踪大模型、agentic ai等技术演进，主导竞品分析及市场洞察
全生命周期产品管理：主导产品迭代，有机会开拓从0-1的创新AI原生产品，包括需求分析、PRD撰写、原型设计（Axure/Xmind等），协调算法、架构、运营等团队，确保产品核心功能的高质量交付与持续迭代
用户体验与价值实现：深入一线用户工作场景，挖掘痛点，通过产品优化持续提升产品的用户体验、易用性与工作效率
建立产品效果评估体系，通过数据分析和用户反馈持续优化产品体验，设计数据闭环推动模型迭代
跨团队协作：与技术团队及业务团队紧密沟通，深刻理解业务需求与算法逻辑，设计并落地能够高效支撑业务应用的产品架构
优先资格
AI相关专业优先
具有AI编程能力者优先
有B端解决方案或C端高日活产品经验者优先
有与算法工程师、AI架构师合作经验优先
具有金融业相关AI产品经验优先
AI 洞察
优缺点分析
- 中国平安作为金融科技巨头，平台资源丰富，产品落地机会多
- 聚焦AI前沿领域（大模型、Agentic AI），技术成长速度快
- 产品涉及从0到1的创新，能积累宝贵的创业式经验
- 深圳作为科技中心，行业交流和跳槽机会丰富
- 需要同时掌握产品设计、AI技术和业务理解，复合能力要求高
- 金融行业合规要求严格，产品设计需兼顾创新与风控
- 大公司内部协作流程复杂，跨团队推动需要较强的沟通协调能力
- 适合具有5年以上AI产品经验、热爱前沿技术、具备用户思维和平台化能力，希望在金融科技领域深耕的产品专家
角色解读
- 可以成长为AI产品总监，负责更大规模的产品线或业务方向
- 横向拓展至AI战略规划、AI商业化等更高阶岗位
- 在平安内部可跨部门轮岗至金融科技其他核心产品领域
- 制定AI原生产品的长期战略和迭代路线图，明确产品定位和目标客群
- 主导产品全生命周期管理，包括需求分析、PRD撰写和原型设计，协调算法、架构等团队推进交付
- 深入一线用户场景挖掘痛点，通过数据分析和用户反馈优化产品体验，设计数据闭环推动模型迭代
- 与技术和业务团队紧密协作，设计可扩展的产品架构以支撑多样化场景
- 熟练掌握产品设计方法论及Axure、Xmind等工具，具备独立完成原型设计和需求分析的能力
- 深入理解大模型、知识图谱等AI技术原理，能与算法和架构团队高效沟通技术方案
- 年以上AI产品经验，有成功的大模型或Agentic AI落地案例，具备B端或C端产品经验
- 强烈的用户思维和平台化思维，能设计灵活、可扩展的产品架构
申请策略
- 深入了解平安的AI战略和已有产品（如平安脑、金融云），在面试中展示对公司的理解和热情
- 准备1-2个完整的从0到1的产品规划案例，体现战略思维和执行力
- 突出AI产品落地案例，特别是大模型或Agentic AI相关项目，量化成果（如用户增长、效率提升等）
- 强调与算法、架构团队协作的经验，展示技术理解能力和跨团队推动力
- 如果有金融行业AI产品经验，务必重点提及
- 展示用户研究和数据驱动决策的具体方法
- 短期内可系统学习大模型技术原理（如Transformer、Prompt Engineering等），提升技术对话能力
- 补充AI编程技能（如Python），以便更好地与算法团队协作
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰展示案例
- 从用户价值和技术可行性两个维度分析问题，体现平衡思维
- 结合具体数据或用户反馈来支撑观点，展示数据驱动决策能力
- 请介绍一个你主导的大模型产品落地案例，包括遇到的挑战和解决方案
- 如何平衡技术可行性与用户体验？举一个具体例子
- 你认为AI产品经理与传统产品经理的核心区别是什么？
- 如何设计数据闭环来持续优化AI产品效果？
- 请说说你对Agentic AI的发展趋势和产品应用场景的看法
匹配度报告
72
综合匹配度
前沿AI产品岗，技术成长快，薪资中上，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展，能接受一定加班压力，重视薪资和平台稳定性的求职者。
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50
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
薪资水平在中上，大厂福利完善，但未明确具体薪资结构，稳定性高。
薪资信号未披露 (30K-50K/月)
成长发展匹配
90较高
技术前沿（大模型、Agentic AI），有从0到1创新机会，成长空间大，但未提及明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agentic AI、知识图谱、AI编程
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
未提及弹性工作或远程可能，深圳科技园办公，WLB信号较弱，可能加班压力较大。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
互联网金融科技赛道增长强劲，但社会影响力中性，产品创新程度高。
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
Watch Jobs