传音
AI产品经理（深圳）(J20480)
AI产品经理（深圳）(J20480)
发布于 1 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 Native
Ai产品经理
Llm
Prd
Prompt Engineering
Rag
采购数字化
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
聚焦LLM/Agent前沿技术落地的校招AI产品岗，技术成长空间大，适合追求专业发展的求职者。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.5万
比AI产品经理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 700 个在招 · 其中AI产品经理 18 个
市场机会
选择适中
深圳 · AI产品经理 · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
负责流程产品线相关系统的AI化规划与设计，推动采购数字化系统的建设与交付
需要结合AI/LLM/Agent技术，与跨部门团队协作，持续优化系统体验，提升业务效率
最低要求
计算机、人工智能、软件工程、信息管理、工业设计等相关专业本科及以上学历
对 LLM 应用有基本认知，了解 Prompt Engineering、Function Calling、RAG、上下文窗口管理等概念中的至少一项
具备良好的逻辑思维能力，能将业务场景拆解为结构化的任务流程
熟练使用 Figma / Axure / 飞书文档等工具中的至少一种，具备基本的原型绘制与文档撰写能力
工作职责
产品规划与设计：负责流程产品线相关系统的产品规划、需求分析与方案设计，深入理解业务流程，梳理业务痛点，输出产品需求文档（PRD）、原型设计及业务流程图
制定产品路线图，明确各系统迭代优先级和版本规划
系统建设与交付：协调开发、测试及业务方，推动产品按时高质量上线
负责项目全生命周期管理，包括需求评审、开发跟进、UAT测试、上线发布及效果验证
推动各系统间的数据打通与流程协同，提升采购数字化整体效率
系统运维与持续优化：负责系统日常运维支持，及时响应和处理业务方反馈的系统问题
持续跟踪系统运行数据与用户反馈，识别优化机会，推动产品持续迭代改进
关注行业最佳实践和技术趋势，提出创新性解决方案
跨部门协作：与采购、供应链、财务、法务等业务部门紧密合作，确保产品方案贴合业务需求
与IT开发团队保持高效沟通，保障项目顺利推进
优先资格
有产品经理相关实习经验者优先
有 AI / LLM / Agent 方向产品实习经验者更佳
对 Agent 架构有初步了解，知道规划（Planning）、推理（Reasoning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）等模块的基本含义者优先
了解 Harness 架构的基本概念，理解 Agent 运行框架（如执行沙箱、工具调度、生命周期管理、可观测性等）在产品层面的含义
有相关调研或实践者优先
理解 AI 原生产品（AI Native）的设计理念，能区分“AI 原生产品”与“传统产品 + AI 功能”的本质差异，对 AI-first 的产品设计思维有初步认知
有 AI 产品相关课题研究、课程设计、竞赛项目或毕业设计经验者优先
有技术背景（如开发经验、数据结构基础）者优先，能与算法/工程团队进行有效沟通
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI技术落地企业级应用的风口，能积累前沿的LLM/Agent产品经验
- 深入采购、供应链等核心业务，业务壁垒高，个人成长空间大
- 需要同时理解复杂的业务流程和前沿的AI技术，学习曲线较陡峭
- 跨部门沟通协作较多，推动项目落地需要较强的抗压和协调能力
- 适合对AI技术有热情、逻辑思维强，且希望深耕企业级数字化与AI应用落地的应届生或初级产品从业者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从初级AI产品经理成长为资深AI产品专家，未来可向AI产品总监或业务线负责人方向发展，深耕企业级AI应用与数字化转型
- 负责采购等流程产品线的AI化规划与设计，输出PRD和原型
- 推动系统建设、交付与日常运维，提升业务数字化效率
- 与跨部门团队协作，将AI/LLM/Agent技术落地到实际业务场景中
- 具备扎实的AI/LLM/Agent技术认知，了解Prompt、RAG、Agent架构等
- 熟练使用Figma/Axure等原型工具，具备优秀的逻辑思维与业务拆解能力
申请策略
- 准备一份针对企业级AI应用（如采购助手、供应链Agent）的产品设计作品集或竞品分析报告，面试时主动展示对AI-first设计理念的思考
- 突出在AI/LLM/Agent方向的产品实习或项目经验，展示对AI Native产品的理解
- 强调使用Figma/Axure输出高质量原型的能力，以及将复杂业务拆解为结构化流程的案例
- 深入学习Agent架构（Planning、Memory、Tool Use）和Harness概念，了解执行沙箱和生命周期管理
- 熟悉采购或供应链业务的基础流程，提升业务Sense
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经历，突出业务痛点、AI技术方案和最终收益
- 对于产品设计问题，先明确业务目标，再结合AI技术特性（如生成、推理、工具调用）给出解决方案，最后说明评估指标
- 请分享一个你使用LLM或Agent技术解决实际问题或设计产品的经历
- 如何区分AI原生产品与传统产品加AI功能？请举例说明
- 在采购或供应链场景中，你认为哪些环节最适合引入AI Agent？为什么？
- 如果业务方提出的需求与AI技术实现存在冲突，你如何平衡和推进？
- 深入了解传音的业务模式及出海背景，思考AI在跨国供应链和采购中的潜在应用场景
- 复习Agent、RAG、Prompt Engineering等核心概念，确保能清晰解释其原理和产品应用
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
深圳地区校招AI产品岗，薪资具备一定竞争力，但JD未明确披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.8万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦LLM/Agent等前沿AI技术在企业级场景的落地，技术栈前沿，能极大提升个人在AI产品领域的专业壁垒。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Prompt Engineering、Function Calling、RAG、Harness
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式和加班情况，但作为核心业务系统的产品岗，且涉及跨部门协作与项目交付，工作节奏可能较快。
工作模式未明确
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
70中等
推动企业采购与供应链的数字化转型，提升内部运营效率，具有一定的业务价值，但社会影响力相对有限。
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
Watch Jobs