传音
AI产品经理(J19661)
AI产品经理(J19661)
发布于 13 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai产品经理
Pytorch
Sql
Tensorflow
业务分析
制造业Ai
数据分析
深度学习
项目管理
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
深圳制造业AI核心产品岗，技术商业结合深，成长空间大，对生活节奏有一定要求。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.4万
比AI产品经理中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 240 个在招 · 其中AI产品经理 8 个
市场机会
选择适中
深圳 · AI产品经理 · 44 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位是传音制造业务单元的AI产品经理，负责将AI技术与实际业务场景深度融合
你需要深入业务一线调研痛点，端到端驱动AI项目从概念到落地，并搭建标准化的AI应用体系，赋能生产和质量团队，推动AI在制造领域的规模化应用
最低要求
硬性要求：
学历：计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业，本科及以上学历
技术基础：掌握AI基础理论，熟悉至少一种主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），了解神经网络、决策树、聚类分析等常见算法原理
工程能力：具备良好编程能力（Python优先），熟悉SQL数据库基础操作，具备基础数据分析能力
软性要求：
较强的逻辑思维、创新意识和问题解决能力，对AI技术有热情
工作职责
面向制造各业务单元，挖掘 AI 业务机会点，完成业务痛点调研、需求分析、价值评估，输出业务 To‑Be 业务蓝图，定义业务指标与成功标准
端到端驱动 AI 项目落地：串联数据治理专家、AI 模型专家、物理 AGI 工程团队，完成需求评审、方案对齐、项目推进、上线验收、业务价值复盘
搭建 AI 业务应用体系，梳理标准化 AI 应用场景，沉淀场景模板、业务流程，推动 AI 能力规模化复制推广
负责业务单位赋能与人员培养：面向生产、质量、工艺等业务团队开展 AI 宣贯、能力培训，培养业务人员 AI 思维，建立业务侧 AI 需求反馈机制
管理业务方期望，识别需求风险，协调多方资源，平衡业务诉求、数据现状、模型技术边界
跟踪 AI 项目业务价值，收集业务反馈，持续迭代优化 AI 应用，沉淀内部案例，推动 AI 在制造业务深度渗透
优先资格
加分项：
有AI相关竞赛获奖经历、学术论文发表或个人项目经验者优先
有数据处理、模型调试相关实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 端到端负责项目，从0到1推动业务价值实现，能获得完整的产品和项目管理能力成长
- 公司处于AI赋能传统制造业的前沿，有大量场景可供探索，个人技术影响力和业务贡献容易体现
- 需要深入理解制造业务，对非技术背景的业务痛点有同理心，存在一定的业务学习曲线
- 跨部门（数据、算法、工程、业务）协调工作量大，沟通成本高，需要很强的项目管理和资源平衡能力
- AI项目的业务价值衡量和展示可能较复杂，需要持续跟踪和证明ROI，可能面临业务方的短期质疑
- 适合对AI技术有热情，同时不满足于纯技术研发，更希望将技术应用于真实业务场景、解决实际问题的求职者
- 需要具备较强的逻辑思维、沟通协调能力和商业敏感度，乐于在复杂的跨职能环境中推动变革
缺点 / 挑战
- 岗位聚焦于AI技术在实体制造业的落地，能积累稀缺的“AI+产业”复合型经验，职业壁垒较高
角色解读
- 横向发展：从单一业务线的AI应用负责人，成长为覆盖多条业务线或整个制造体系的AI平台/解决方案负责人
- 纵向深化：深耕工业AI领域，成为制造行业AI解决方案的专家顾问，或转向更前沿的工业智能、智能制造战略规划岗位
- 管理方向：随着负责的业务范围和团队扩大，可向AI产品总监、业务数字化负责人等管理岗位发展
- 深入制造业一线，发现并评估可以用AI技术解决的业务痛点和机会点
- 作为AI项目的核心推动者，协调数据、算法、工程等多方资源，确保AI解决方案从需求到上线并产生业务价值
- 设计并维护AI应用的标准化体系，将成功的AI应用模式沉淀下来，在业务单元间复制推广
- 扮演AI技术与业务团队之间的桥梁，通过培训和沟通，提升业务团队的AI认知和需求提出能力
- 需具备扎实的AI/ML理论基础，了解常见算法和深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），能与技术团队有效对话
- 必须具备良好的编程（Python）和数据分析能力，能处理数据、理解模型输出，甚至进行初步的模型调试
- 核心是强大的业务分析、需求管理和项目管理能力，能将模糊的业务问题转化为清晰的AI产品需求并推动实现
- 需要出色的跨部门沟通、协调和影响力，能够管理预期、平衡资源、推动项目克服阻力
申请策略
- 深入研究传音公司的主营业务（手机制造）及其在智能制造、数字化转型方面的公开信息，在面试中展现你对行业和公司的理解
- 在面试中，多使用“业务价值”、“场景闭环”、“规模化复制”等体现产品经理视角的词汇，并结合具体例子说明
- 重点突出与AI产品落地、需求分析、跨团队项目管理相关的经历，尤其是有制造业、供应链或工业场景经验者为佳
- 在技术技能部分，不仅要列出工具（Python, TensorFlow/PyTorch, SQL），更要强调如何运用它们解决了什么具体问题
- 准备1-2个完整的AI项目案例，详细阐述从业务痛点挖掘、方案设计、资源协调到价值复盘的全过程
- 补充了解制造业（尤其是手机等电子产品制造）的基本流程、关键指标（如OEE、良率、交付周期）和常见痛点
- 可以尝试学习一些工业互联网、智能制造相关的基础概念和案例，加深对“AI赋能制造”赛道的理解
面试指南
- 对于场景设计问题，采用“业务痛点-AI解法-价值指标”的框架回答，体现业务洞察和技术理解的结合
- 对于资源协调问题，强调“沟通对齐、明确优先级、展示小范围成功（MVP）价值、寻求高层支持”的步骤
- 对于价值衡量问题，从“效率提升、质量改善、成本降低、风险控制”等维度举例，并说明指标的可量化性
- 请描述一个你认为最适合用AI来解决的制造业场景，你会如何设计解决方案？
- 当你推动一个AI项目时，业务部门不认可或数据、算法团队资源不足，你会如何协调和解决？
- 如何衡量一个AI应用在生产环节的成功？你会设定哪些核心指标？
- 如果让你为一个新的生产线上线一个质检AI模型，你会如何规划从需求到上线的全流程？
- 你如何看待产品经理在‘技术可行性’和‘业务需求’之间的权衡？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
JD未明确提及薪资福利，但作为AI产品经理岗位且位于深圳，结合市场行情推测薪资具有竞争力。公司为大型企业，福利体系应相对完善。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3万/月）
成长发展
90较高
该岗位深度参与AI技术在实体产业的前沿应用，要求技术与业务双重能力，能提供极具价值的复合型成长经历，技术与商业视野拓展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、深度学习、TensorFlow、PyTorch、神经网络、聚类分析
成长机会搭建AI业务应用体系、沉淀场景模板、业务流程、推动AI能力规模化复制推广、培养业务人员AI思维
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点为深圳，生活成本较高。JD未提及工作模式，推测为现场办公，需要与制造业务团队密切协同，工作节奏可能随项目而变化。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
将AI技术应用于实体制造业，推动产业智能化升级，具有明确的社会价值和行业推动意义，但岗位本身属于中后台支持角色。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号推动AI在制造业务深度渗透
创新程度积极采用新技术
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