中国平安
资深产品经理（AI产品）
资深产品经理（AI产品）
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
跨团队协作
项目管理
NLP
用户体验
AI产品
产品规划
大模型
智能投顾
智能保顾
AI 估算 · 25k–45k
资深AI产品经理需求旺盛，技术门槛高，大厂薪资有竞争力，结合深圳行业水平估算。
职位详情
关于这个职位
作为资深AI产品经理，你将深入智能投顾、智能保顾和健康管理领域，结合NLP、大模型等技术设计智能化产品功能，并推动从需求分析到技术落地的全流程
该职位要求扎实的AI技术背景和产品管理能力，适合有3年以上AI产品经验、希望在金融科技赛道上深耕的人才
最低要求
计算机科学、人工智能、金融工程、生物医学工程或相关专业本科及以上学历，3年以上AI产品相关经验
熟悉AI技术（如NLP、机器学习、强化学习等），了解大模型（如LLM）的应用场景和技术实现
对智能投顾、智能保顾、健康管理服务等领域有一定了解，能够结合业务需求设计AI产品方案
具备优秀的产品设计能力，能够从技术角度分析需求，设计可行的技术方案
工作职责
需求分析与产品规划： 深入理解业务需求，分析智能投顾、智能保顾、健康管理服务等领域的AI产品需求，制定产品规划和 roadmap
结合AI技术能力，设计智能化的产品功能，提升用户体验和业务价值
技术方案设计与落地： 负责AI产品的技术方案设计，包括算法需求、数据需求、功能需求等，确保技术实现与业务需求的高效对接
与算法团队紧密合作，推动AI技术在产品中的落地，确保最终交付结果符合预期
跨团队协作与沟通： 作为研发侧的产品负责人，与业务产品团队、算法团队、研发团队保持高效沟通，确保需求和技术实现的无缝衔接
协调资源，推动项目顺利落地，解决开发过程中遇到的技术和业务问题
项目管理与交付： 负责AI产品的项目管理，制定开发计划，跟踪项目进度，确保按时交付高质量的产品
对产品性能、用户体验、业务效果进行持续监控和优化，提升产品竞争力
用户体验与业务价值优化： 关注用户反馈，分析用户行为数据，持续优化AI产品的功能和体验
结合业务目标，设计智能化的解决方案，提升用户粘性和业务转化率
技术预研与创新： 关注前沿AI技术（如大模型、强化学习、多模态交互等），探索其在智能服务中的应用
AI 洞察
优缺点分析
- 身处大厂核心AI产品团队，接触前沿技术（大模型、强化学习等），技术积累快
- 平台资源丰富，项目影响力大，能推动创新方案在亿级用户场景落地
- 金融科技赛道稳定且潜力大，职业发展路径清晰，薪酬福利优厚
- 涉及多方协作（业务、算法、研发），沟通协调成本高，需要较强的推动力
- 金融行业合规要求严格，产品设计需平衡创新与风险，决策复杂度高
- AI技术迭代快，需持续学习，保持对新技术敏感度
- 适合有3年以上AI产品经验、自我驱动、擅长跨团队协作，并对金融或健康领域有浓厚兴趣的产品经理
角色解读
- 深耕AI产品领域，成为AI产品专家或AI产品架构师，主导大型AI平台建设
- 向产品总监或业务线负责人发展，管理产品团队并制定战略方向
- 横向拓展至金融科技或健康科技行业，成为行业解决方案专家
- 深入业务场景，分析智能投顾、智能保顾等领域的AI需求，制定产品路线图
- 与算法团队紧密配合，设计并推动AI技术方案落地，保障产品按时高质量交付
- 跨部门协调资源，监控产品性能与用户反馈，持续优化体验和业务效果
- 跟踪大模型、强化学习等前沿技术，探索其在金融健康领域的创新应用
- 扎实的AI技术背景，熟悉NLP、机器学习、大模型等，能够从技术角度设计产品方案
- 优秀的产品设计能力，擅长需求分析、功能规划和原型设计
- 较强的项目管理和跨团队沟通能力，能推动多方协作完成目标
- 对金融或健康领域有深入理解，能结合业务设计智能化解决方案
申请策略
- 研究平安的AI产品体系（如平安科技、金融壹账通），在面试中展现对公司的了解
- 准备一个完整的AI产品案例，从问题定义到技术方案到效果评估，体现系统性思考
- 突出AI产品相关项目经验，特别是NLP、大模型或智能推荐方向的落地案例
- 强调从需求分析到技术实现的全流程主导能力，用数据量化业务成果
- 展示跨团队协作经历，如与算法、研发等团队的配合细节
- 如有金融或健康领域背景，务必体现业务理解深度
- 补充大模型（如LLM）的应用知识，了解其在金融场景的典型用例
- 强化数据分析能力，能通过用户行为数据驱动产品优化
面试指南
- STAR法则：描述情境、目标、行动、结果，突出你在项目中的角色和贡献
- 结构化回答：先分析问题本质，再提出解决方案，最后用数据或案例支撑
- 权衡分析：对于开放性问题，展示多维度思考，如技术、业务、用户体验
- 请分享一个你主导的AI产品从0到1的项目，你遇到了哪些技术挑战？如何解决的？
- 在金融场景中应用大模型时，你会如何平衡效果与合规性？
- 你如何看待智能投顾与人工投顾的关系？设计一个提升用户信任的AI功能
- 当算法团队认为某个需求技术不可行时，你会如何推动落地？
- 请用具体指标衡量你所负责的AI产品的业务价值，并说明如何持续优化
匹配度报告
74
综合匹配度
大厂核心AI产品岗，前沿技术+高成长，但WLB一般，适合事业导向型人才。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展、能接受高强度工作、对金融科技有热情的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
平安作为上市巨头，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，综合评定较高。
薪资信号未披露 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿AI技术（大模型、强化学习），工作内容富有挑战，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、机器学习、强化学习、大模型、多模态交互
成长机会技术预研与创新
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
JD未提及弹性工作或WLB相关，平安传统金融科技通常需现场办公，加班文化存在。
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
智能投顾和健康管理服务具有社会价值，但主要驱动仍是商业利益，使命感中度。
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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