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证券-AI产品经理-金融AI应用体验方向
证券-AI产品经理-金融AI应用体验方向
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
学历未注明
用户体验
RAG
AI产品
SFT
金融科技
大模型
RLHF
证券
C端产品
AI 估算 · 25k–45k
AI产品经理需求火热，且为腾讯大厂，证券方向技术复杂度高，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
你将成为腾讯证券AI产品经理，专注于设计面向新股民和老股民的AI原生体验，通过大模型、Agent等技术将复杂的市场信息转化为直观、可信的交互
你将主导AI产品从定义到上线的全流程，推动前沿技术在金融场景的落地，用数据驱动的方式持续优化体验
这是一个融合AI、金融与用户体验的创新型产品岗位
最低要求
背景与经验：3年以上互联网产品经验，有AI原生产品、Agent应用或复杂C端工具/内容产品的完整落地经验
具备从0到1主导项目并取得可验证成果的经历
对证券业务有深刻理解或极强的学习意愿
核心能力：较好的用户思维与技术视野，具备优秀的产品判断力与用户共情能力，深入了解大模型、Agent、RAG等技术的原理、能力边界与应用场景，能前瞻性思考技术趋势与业务结合的创新点
能够系统性思考复杂问题，设计稳健、可扩展的产品方案与协同流程，并推动跨团队项目高效闭环
系统思维与闭环管理
关键素质：有较好的数据驱动与科学评估能力，能设计并运用数据集/评测集等科学评估方法来衡量与推动AI体验的效果，对AI技术与金融业务的结合充满好奇与热情，具备极强的自驱力、学习能力和结果导向
工作职责
AI原生体验规划与设计：负责规划并设计证券场景下AI原生功能，深入理解新股民与老股民的差异化需求，将复杂的市场信息、金融逻辑通过智能解读、对话式交互、个性化内容等方式，转化为直观、友好、可信赖的产品体验
前沿技术应用与产品化：紧密跟踪AI领域（如Agent架构、RAG、SFT/RLHF等）发展趋势
评估新技术在提升信息获取、策略验证、决策辅助等环节的潜力，并主导其产品化路径设计，将技术语言转化为用户可感知的价值
全流程产品闭环构建：主导AI产品从需求定义、方案设计、开发协同到上线运营的全过程
特别关注构建数据驱动的评估迭代与AI评测体系，推动创新想法从技术验证到规模应用，对产品最终的体验价值与影响力负责
复杂系统与体验设计：设计兼顾创新、用户体验、金融合规与风险控制的产品方案
包括但不限于：设计AI Agent的决策流、设定人机协同边界、规划工具调用与长短期记忆机制、确保结果的可解释性与可控性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 腾讯平台提供海量用户基础与强大技术资源，AI投入坚定，发展前景广阔
- 岗位紧贴AI前沿技术（Agent、RAG），技能积累含金量高
- 金融AI是市场热门方向，职业选择灵活，薪酬回报丰厚
- 对AI技术和金融业务要求都很高，学习曲线陡峭
- 产品效果依赖数据与模型迭代，短期内难以看到显著成果，需要耐心
- 适合拥有3年以上C端产品经验、对AI技术充满好奇、并愿意深耕金融科技领域的产品经理
缺点 / 挑战
- 互联网大厂工作节奏较快，可能存在加班压力
角色解读
- 纵向成长为AI产品专家或产品总监，主导更复杂的金融AI平台
- 横向拓展至其他AI应用领域（如AIGC、智能助手），或转向技术产品化管理岗位
- 深入金融行业，成为既懂AI又懂证券的复合型产品领袖
- 规划并设计证券场景下的AI原生功能，如智能解读、对话式交互，提升用户投资决策效率
- 跟踪Agent、RAG等前沿技术，评估其在金融场景的落地潜力并主导产品化
- 主导AI产品从需求定义到上线运营的全流程，构建数据驱动的评估迭代体系
- 设计兼顾用户体验、合规与风控的复杂系统，包括AI Agent决策流与人机协同边界
- 深厚的产品设计能力，能从用户视角将复杂金融逻辑转化为直观体验
- 对AI技术有深入理解，熟悉大模型、Agent、RAG等的原理与能力边界
- 数据驱动决策能力，能设计评测集并用量化方法衡量AI效果
- 跨团队协作与项目推进能力，系统性思考并解决复杂问题
申请策略
- 提前了解腾讯证券产品（如自选股、微证券），思考AI痛点与机会
- 在面试中展示对科技向善的理解，强调用户价值与体验导向
- 突出AI产品经验，尤其是Agent或对话式产品的0到1落地案例
- 量化描述产品成果，如用户增长、体验指标提升等，体现数据驱动能力
- 强调对证券/金融领域的理解或学习能力，可附上相关项目或分析报告
- 展示技术敏锐度，如对LLM、RAG的应用实践，或相关论文/博客
- 系统学习大模型原理，动手实操Prompt Engineering、Fine-tuning等
- 熟悉金融基础知识，如股票交易逻辑、市场指标解读，可考取从业资格
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献与技术选型思路
- 用户分层思考：从需求差异出发，再结合技术可行性设计方案
- 数据闭环：先定义成功指标，通过实验验证，再迭代优化
- 请分享一个你主导的AI产品案例，如何从0到1定义并验证价值？
- 如何设计AI产品的评估指标？请举一个具体例子
- 针对新股民与老股民，你会如何设计不同的AI交互体验？
- 如何看待大模型在金融领域的风险？如何平衡创新与合规？
- 如果模型效果不及预期，你会如何迭代优化？
匹配度报告
70
综合匹配度
腾讯AI产品经理，前沿技术栈，高成长高回报，但WLB一般。
适合人群
适合追求前沿技术成长和高薪酬回报、能接受高强度工作的求职者。
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92
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
85较高
腾讯薪酬体系在行业内具有竞争力，结合AI产品经理的稀缺性，薪资水平整体偏高，福利保障完善。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
92较高
岗位涉及最前沿的AI技术（Agent、RAG、SFT等），且腾讯内部技术资源丰富，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、RAG、SFT、RLHF、大模型、AI原生
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，且未提及任何WLB措施，互联网大厂产品岗通常节奏较快。
工作模式仅现场办公
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
65中等
金融AI可帮助普通投资者更好地获取信息，有一定社会价值，但商业属性较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用户为本、科技向善
创新程度积极采用新技术
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