中国平安
产品经理（AI方向）
产品经理（AI方向）
发布于 大约 16 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
学历未注明
机器学习
项目管理
数据分析
风险管理
自然语言处理
产品设计
金融科技
Aiagent
投资业务
AI 估算 · 35k–55k
高级AI产品经理在深圳大厂属于稀缺岗位，平安平台稳定，薪资具竞争力
职位详情
关于这个职位
该职位负责平安集团风险管理/投资业务的AI产品规划与落地，需要结合最新AI技术（如机器学习、NLP、AI Agent）推动产品智能化和自动化
你将与数据科学家、算法工程师紧密合作，从需求分析到上线运营全程把控，适合有深厚金融背景和AI产品经验的资深产品经理
最低要求
业务经验：5年以上金融保险行业风险管理或投资业务相关经验，熟悉国内投资品种及投资流程，熟悉国内风险管理方法及常见软件厂商
工作经验：8年以上产品经理相关工作经验，有AI产品或金融科技产品经验，熟悉AI技术（如机器学习、自然语言处理、AiAgent等）及其应用场景
技术能力：对AI技术/模型有深刻理解，能够与技术团队高效沟通，熟悉产品设计工具，数据分析工具
其他能力：具备优秀的沟通能力和团队协作能力，较强的逻辑思维和数据分析能力
工作职责
产品规划与设计：深入理解集团公司风险管理/投资业务流程，识别并分析风险管理业务发展需求，制定产品的发展策略和路线图，确保产品能够有效支持金控集团及其下属公司风险管理工作的自动化和智能化
产品研发落地：结合最新AI模型能力，制定产品开发计划，协调资源，把控项目进度，确保产品按时上线
过程中与数据科学家、算法工程师、开发团队紧密合作，推动产品方案的开发与落地，与业务部门沟通，确保产品功能满足实际业务需求
产品持续运营：上线后收集用户数据分析与反馈，及时解决用户实际使用的问题，分析产品表现，提出改进方案，持续提升产品竞争力
AI 洞察
优缺点分析
- 平台优势：中国平安为世界500强巨头，资源丰富，项目影响力大
- 技术前沿：直接接触最新AI模型在金融领域的应用，技能积累快
- 行业前景：金融科技和AI是长期高增长赛道，职业稳定性强
- 复合能力：既锻炼金融业务理解，又提升AI产品能力，竞争力强
- 业务复杂度高：需同时精通金融业务和AI技术，学习曲线较陡
- 跨部门协调多：需要与数据科学家、算法工程师、业务方等多方协作，沟通成本高
- 高强度工作：金融科技项目通常节奏快，面临较大交付压力
- 适合有深厚金融或保险行业背景、对AI技术充满热情、希望在大平台做前沿产品的资深产品经理
角色解读
- 在产品管理领域深钻：从AI产品经理成长为资深产品专家或产品总监
- 跨界金融科技：积累深厚的金融+AI经验，成为行业稀缺的复合型人才
- 横向拓展：向AI解决方案架构师或金融科技业务负责人方向发展
- 深入理解风险管理/投资业务流程，制定AI产品的发展策略和路线图
- 结合最新AI模型（如机器学习、NLP、AI Agent）设计产品方案，并推动开发与落地
- 协调数据科学家、算法工程师、业务部门等多方资源，把控项目进度与质量
- 持续收集用户反馈和数据分析，优化产品功能，提升智能化水平
- 扎实的金融业务知识：熟悉国内投资品种、流程及风险管理方法
- AI技术理解：对机器学习、NLP、AI Agent等有深入认知，能与技术团队高效沟通
- 产品管理能力：8年以上产品经理经验，能独立规划产品路线图并推动落地
- 数据分析与逻辑思维：熟练使用数据分析工具，能从数据中发现业务机会
申请策略
- 关注平安的金融科技战略，在面试中体现对AI+金融趋势的理解
- 准备一个完整的AI产品案例，从问题分析到落地效果，展现全流程能力
- 突出金融行业背景：详细描述在风险管理或投资领域的项目经验
- 量化AI产品成果：例如通过AI模型优化了XX业务流程，提升了XX效率
- 展示跨团队协作：强调与数据科学家、工程师的合作案例和推动能力
- 技术能力证明：列出熟悉的AI技术和工具，如TensorFlow、NLP框架等
- 补充AI知识：若缺乏，可学习机器学习基础、大模型应用（如LangChain）
- 强化数据分析：掌握SQL、Python数据分析库，提升数据驱动决策能力
面试指南
- 案例类问题：采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出业务价值和技术创新
- 业务理解类问题：先梳理业务痛点，再结合AI能力提出具体方案，强调可行性
- 优先级问题：使用RICE模型或价值-复杂度矩阵，展示逻辑和决策依据
- 请分享一个你主导的AI产品落地的案例，遇到了哪些挑战？
- 你对平安的风险管理业务有什么了解？如何用AI提升效率？
- 如何向非技术背景的业务方解释AI模型的能力与局限？
- 在资源紧张的情况下，如何排定产品需求的优先级？
- 请谈谈对AI Agent在金融领域应用趋势的看法
匹配度报告
68
综合匹配度
平安大厂、前沿AI技术栈、深度金融业务融合，发展空间大但考勤严格。
适合人群
该职位最适合高发展性动机的求职者，希望在技术前沿和业务深度上持续成长，对WLB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75
成长发展90
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
平安作为上市巨头，薪资福利处于市场较高水平，虽未明说，但大厂通常提供五险一金、年终奖等，补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露 (35K-55K/月)
成长发展匹配
90较高
职位直接涉及最新AI技术在金融领域的应用，技术前沿性强，同时有完整的产品生命周期经验，发展性动机得到充分满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、自然语言处理、AiAgent、AI模型
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
深圳现场办公，未提及弹性或远程，金融科技项目通常节奏快，生活化动机满足度较低。
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
65中等
金融风控是社会稳定基石，有正面社会价值，但公司使命未在JD中体现，行业成熟，意义感一般。
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
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