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采购AI产品专家/高级产品专家-集团信息系统
采购AI产品专家/高级产品专家-集团信息系统
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
NLP
数据分析
SQL
RAG
合同管理
LLM
采购管理
Prompt Engineering
AI产品经理
AI 估算 · 35k–60k
大厂高级产品专家岗位，AI赛道需求旺盛，薪资水平高于市场均值。
职位详情
关于这个职位
该职位负责将AI技术应用于采购与合同管理场景，深度调研业务痛点并定义智能化方向，主导智能供应商评级、价格预测、AI合同审查等产品的从0到1设计与落地
需要与算法、研发、法务等多团队协作，推动项目高质量交付，并通过数据迭代优化产品价值
适合具备To B产品经验、熟悉LLM/NLP技术且对供应链领域感兴趣的高级产品专家
最低要求
本科及以上学历
年以上To B产品经理经验
理解大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、机器学习等核心技术原理，熟悉Prompt工程、RAG等LLM应用技术路径
熟悉To B商业模式、采购决策逻辑及法务合规要求，能将复杂业务需求转化为清晰的产品方案
掌握SQL及常用数据分析工具，具备通过数据发现问题、评估产品效果的能力
工作职责
AI场景挖掘与需求定义：深度调研采购全流程与合同管理全生命周期的业务痛点，联合多部门挖掘AI应用场景，输出结构化需求文档与故事地图
跟踪行业技术动态，定义产品智能化方向与核心价值
智能产品方案设计与落地：主导采购与合同AI产品的核心模块设计，包括智能供应商评级、价格预测、需求智能匹配、AI草拟、智能审查、履约智能监控等，输出PRD、原型设计及技术实现路径，推动产品从0到1的构建与落地
项目推进与跨团队协作：制定产品路径图与迭代计划，协调算法、研发、测试、业务等跨职能团队，解决需求变更与技术难点，组织评审与验收会议，保障项目按时高质量交付
产品优化与价值沉淀：跟踪产品上线后的数据表现与用户反馈，运用数据分析方法定位问题，制定迭代优化策略
沉淀AI产品设计方法论与知识资产，推动团队共享
优先资格
计算机、信息科学、人工智能或供应链管理等相关专业优先
有采购供应链或合同管理领域产品经验者优先，具备完整AI产品从设计到落地的项目案例
有A/B测试设计与解读经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处字节跳动这样的大平台，资源丰富，项目影响力大
- AI+采购/合同是新兴交叉领域，技术前沿性强，个人成长空间大
- 职责覆盖从需求到上线的完整链路，锻炼全方位产品能力
- 与算法、业务等多角色协作，积累跨团队管理经验
- 需要同时理解AI技术边界和复杂的业务场景，学习曲线较陡
- B端产品周期长，跨部门协调难度大，对沟通和推动力要求高
- 适合5年以上To B产品经验、对AI技术有热情、并愿意深耕企业服务领域的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 可能需要应对大厂内部较高的交付压力和快速迭代节奏
角色解读
- 向AI产品总监或供应链产品负责人发展，管理更大规模的产品团队
- 成为AI+供应链领域的资深专家，横向拓展至其他企业服务产品线
- 积累复杂B端产品落地经验，未来可转型至AI创业公司或咨询领域
- 深入采购和合同管理业务流程，挖掘AI应用场景，定义产品智能化方向
- 设计并落地智能供应商评级、价格预测、AI合同审查等核心功能模块
- 协调算法、研发、业务等多团队，推动产品从0到1的开发与交付
- 通过数据分析跟踪产品效果，持续迭代优化产品价值
- 扎实的产品经理基本功，包括需求分析、PRD撰写、原型设计、项目管理
- 深入理解LLM、NLP、Prompt Engineering、RAG等AI技术，能与算法团队高效协作
- 熟悉To B商业逻辑，尤其是采购供应链或合同管理领域的业务知识
- 具备SQL数据分析能力，能够利用数据驱动产品决策
申请策略
- 在简历和面试中强调“技术+业务”双重能力，展现能将AI转化为业务价值的经验
- 了解字节跳动的企业文化和产品风格，体现对快速迭代和结果导向的认同
- 突出与采购、合同管理或供应链相关的产品经历，展示业务理解深度
- 详述主导过的AI产品落地案例，强调技术方案选择和产品效果
- 量化成果，如采购成本降低、效率提升等指标，体现数据导向思维
- 列举与算法团队协作的经验，展示跨职能沟通能力
- 系统学习LLM应用技术，如Prompt Engineering、RAG架构，可在线完成课程
- 熟悉采购和合同管理的常见流程与痛点，阅读行业报告或与从业者交流
面试指南
- STAR法则：明确背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
- 结构化思考：先分析问题维度，再给出解决方案，最后总结评估
- 对齐业务价值：所有回答都回归到产品价值和用户痛点
- 请分享一个你主导的AI产品从0到1的案例，包括需求挖掘、技术选型、落地效果
- 如何向非技术背景的业务方解释LLM的能力和局限性？
- 在设计采购智能推荐功能时，如何平衡算法推荐准确性和业务规则约束？
- 你如何评估一个AI产品功能上线后的成功？请举例说明
- 当算法团队认为某项功能技术上不可行时，你会如何处理？
匹配度报告
72
综合匹配度
字节跳动AI产品专家，前沿技术栈、高成长性，但工作强度可能较大。
适合人群
适合追求技术前沿和快速成长、愿意投入时间换取发展的求职者。
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
大厂高级职位，薪资福利有竞争力，但具体薪资未披露，预估处于市场偏高水平。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
AI+采购领域处于前沿，技术栈新，项目从0到1，成长空间大，但未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、Prompt Engineering、RAG
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，大厂加班文化普遍，但未在JD中明确提及WLB。
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
70中等
AI赋能企业采购和合同管理，有实际社会价值，但未提使命感。
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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