海信
IT产品经理（人资方向）(J42234)
IT产品经理（人资方向）(J42234)
发布于 4 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
Prd
产品规划
原型设计
大模型
学习平台
数字化转型
系统集成
人才发展系统
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
知名企业内部AI产品岗，技术前沿、成长空间大，但薪资未披露且WLB未知。
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 720 个在招 · 其中AI产品经理 6 个
市场机会
选择不多
青岛 · AI产品经理 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责企业人资领域的AI数字化转型，主导人才发展、学习平台等核心场景的AI产品架构设计与全生命周期管理
你需要深入理解大模型、Agent等AI技术，将其转化为解决人资业务痛点的智能化产品，并推动与现有HR系统的深度集成
最低要求
具备软件产品规划和设计经验，精通软件产品设计方法论，具备复杂系统设计能力
具备强逻辑性和用户思维，能通过数据洞察、用户研究发现业务痛点并设计AI应用产品解决业务问题
热爱产品经理工作，自驱力强，擅长在模糊需求中主动挖掘机会
优秀的沟通能力，能向非技术部门清晰传递AI产品价值
深入理解AI技术（如大模型微调、Agent工作流等），能快速将技术能力转化为业务解决方案
本科以上学历，计算机相关专业毕业，3年以上人资相关系统产品经验
工作职责
负责人资域 AI 数字化转型架构规划：深度参与集团人资领域（含人才发展系统、学习平台、核心 HR 系统等）AI 数字化转型战略落地，聚焦人资域业务痛点，主导 AI 产品整体架构设计，确保架构适配人资系统生态的兼容性与扩展性
人资场景 AI 应用深度挖掘与设计：深耕人才发展、员工学习等核心人资业务场景，重点探索大模型、AI 知识库、智能推荐等技术在人才发展系统智能化升级 、学习平台建设等方向的落地可能性，规划并设计贴合业务需求的 AI 应用产品
产品全生命周期管理：制定人资 AI 产品 Roadmap，基于业务优先级拆解核心需求
开展全流程需求分析，输出高质量原型设计与 PRD 文档
协同技术研发、人资业务团队，推动产品从概念设计到上线运营的全闭环管理，确保产品交付质量与效率
价值评估与规范沉淀：联动人资业务部门，建立覆盖人资 AI 产品的全维度价值评估体系，通过业务效率提升、运营成本优化、员工体验改善等核心数据指标量化产品价值
持续沉淀产品规划、需求分析、设计开发等全流程规范，形成可复用的人资 AI 产品建设方法论
系统集成与智能化改造：推动 AI 技术与人资领域企业系统（人才发展系统、学习管理平台、核心 HR 系统、数据中台等）的深度集成应用，打通数据链路，实现人资数据资产的高效流转与价值挖掘
优先资格
熟悉人才发展、学习平台等至少一个人资领域模块
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托企业庞大的业务场景与数据资产，能接触到企业级AI落地的核心痛点与复杂系统架构
- 聚焦大模型、Agent等前沿技术在HR领域的创新应用，技术栈前沿，个人技术视野与产品能力成长空间大
- 作为企业级数字化转型核心项目，项目资源充足，产品价值易于量化，容易产出高影响力的业务成果
- 大模型在企业内部场景的落地仍处于探索期，需应对技术成熟度与业务预期之间的落差，产品价值验证周期可能较长
- 适合具备扎实B端产品基本功，对AI技术有浓厚兴趣，且希望在大型传统企业数字化转型中积累AI落地经验的产品经理
缺点 / 挑战
- 人资业务逻辑复杂且涉及大量内部流程，推动AI技术与传统HR系统深度集成时可能面临较高的跨部门协同阻力
角色解读
- 纵向可发展为资深AI产品专家或人资数字化产品总监，主导企业级数字化转型战略
- 横向可拓展至其他业务域的AI产品负责人，或转型为AI商业化产品专家
- 主导企业人资领域的AI数字化转型，设计人才发展、学习平台等场景的AI产品架构
- 探索大模型、Agent等前沿AI技术在HR业务中的落地，负责产品从需求分析、原型设计到上线运营的全生命周期管理
- 推动AI产品与现有核心HR系统、数据中台的深度集成，建立产品价值评估体系并沉淀方法论
- 精通软件产品设计方法论，具备复杂系统架构设计能力与全生命周期管理经验
- 深入理解大模型微调、Agent工作流等AI技术，能将技术能力转化为业务解决方案
- 具备强逻辑性与用户思维，擅长跨部门沟通，能向非技术团队清晰传递AI产品价值
申请策略
- 在求职信或面试中，展现对传统制造业数字化转型痛点的深刻理解，强调AI技术如何切实降本增效
- 重点突出B端复杂系统架构设计经验，以及从0到1主导产品全生命周期管理的成功案例
- 详细阐述过往项目中应用AI技术（如大模型、推荐算法等）解决实际业务痛点的经历及量化收益
- 展示对HR业务（如人才发展、培训学习等模块）的理解，若有相关系统产品经验需放在显著位置
- 深入学习大模型微调、RAG（检索增强生成）、Agent工作流等前沿AI技术的原理与产品化落地路径
- 系统梳理企业级HR系统（如Core HR、LMS、TMS）的业务逻辑与数据流转机制，提升业务领域知识
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经验，重点突出'复杂系统'的拆解思路、'AI技术'的应用创新以及'业务价值'的量化结果
- 对于产品设计问题，遵循'业务痛点分析 -> 场景定义 -> AI技术选型 -> 产品架构设计 -> 落地与迭代'的逻辑框架
- 请分享一个你主导过的最复杂的B端系统架构设计案例，你是如何保证系统的兼容性与扩展性的？
- 如果要将大模型或Agent技术引入员工学习平台，你会如何设计产品方案？请详细说明业务场景和技术实现路径
- 在推动AI产品与现有老旧HR系统集成时，如果遇到数据链路不通或业务部门不配合，你会如何解决？
- 你如何建立AI产品的价值评估体系？请列举你会关注的核心数据指标
- 提前了解企业文化、近期数字化转型战略以及其在AI领域的公开布局或产品
- 准备1-2个自己深入研究的AI产品案例（如市面上的AI HR产品），形成自己的产品见解和优化思路
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值60
薪资福利
70中等
依托企业完善的薪资福利体系，整体补偿性动机满足度处于市场中上水平，但JD未明确披露具体薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦大模型、Agent等前沿AI技术在企业内部的落地，技术栈非常前沿，且涉及企业级复杂系统架构，对个人产品能力和技术视野的提升极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、AI知识库、智能推荐、大模型微调
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，作为企业级核心数字化转型项目，工作节奏可能较快，WLB情况无法准确判断。
工作模式未明确
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
60中等
岗位属于传统大型制造企业的内部数字化转型，主要服务于企业内部降本增效，社会直接影响力有限，但属于企业稳健发展的必经之路。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs