海尔
AI产品经理
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发布于 2 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
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Rag
产品规划
储能
光伏
大模型
新能源
智能体
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
大厂背书、前沿AI+新能源赛道、高成长性，但工作模式可能较传统
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比AI产品经理中位数高
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 620 个在招 · 其中AI产品经理 6 个
市场机会
选择适中
青岛 · AI产品经理 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
负责新能源领域（光伏、储能）的AI产品全周期管理，深入挖掘行业需求并规划商业化路径
协同算法与研发团队，将大模型、RAG等技术转化为可落地的产品方案，对业务价值与模型效果负责
最低要求
年以上产品经验，必需有产品原型及逻辑能力
年以上AI产品经验
对新能源领域AI应用产品行业标杆及发展趋势有一定见解
精通大模型、RAG与智能体的原理与应用边界，深刻理解从数据知识准备、模型训练到服务部署的全流程
熟悉新能源等领域的业务流程与专业术语（如LCOE、SOC、功率预测），能将业务问题精准转化为AI可解构的需求与评估标准
擅长设计包含人机协作、反馈闭环与安全护栏的AI交互，能定义清晰的数据流、API接口及异常处理逻辑
工作职责
行业洞察与需求挖掘：深入分析光伏、储能等新能源行业趋势，挖掘AI在发电预测、故障诊断等场景的应用价值，通过调研B/G端客户需求，明确产品商业化路径
产品规划与设计：负责AI产品全周期管理，输出PRD、原型及技术方案，兼顾技术可行与商业目标，对AI产品核心指标（业务价值与模型效果）的达成负责
技术协同与项目管理：协同算法、数据与软件开发团队，协调资源，把控项目进度，保障产品高质量交付
优先资格
有智能体或大模型落地案例者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处新能源与AI交叉的热门赛道，职业发展前景广阔
- 依托海尔平台，资源丰富，落地场景真实
- 需要同时懂AI技术和新能源业务，跨界学习成本高
- 适合有AI产品经验且对新能源行业感兴趣，具备较强逻辑思维和技术理解力的求职者
缺点 / 挑战
- 需平衡技术可行性与商业目标，沟通协作压力大
角色解读
- 可向AI产品专家、高级产品经理发展，或在新能源数字化转型浪潮中成为懂技术与业务的复合型管理人才
- 深入理解光伏、储能等新能源行业的痛点，利用AI技术（如大模型、RAG）解决发电预测、故障诊断等业务问题
- 具备3年以上产品经验，精通AI产品方法论，熟悉大模型、RAG及智能体技术原理，了解新能源行业术语与业务流程
申请策略
- 准备详细的产品案例，说明如何将复杂的AI技术转化为具体的业务价值
- 展现对行业趋势的独到见解
- 突出AI产品落地案例，特别是涉及大模型、RAG或智能体的项目
- 展示对新能源行业的深度理解和业务转化能力
- 补充新能源行业基础知识（如LCOE、SOC等术语）
- 深化对大模型应用场景及边界的技术认知
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 重点阐述业务痛点、解决方案、技术选型依据及最终达成的业务指标
- 请介绍一个你主导的AI产品落地案例，你是如何定义需求和评估效果的？
- 在大模型应用中，如何处理幻觉问题并确保业务数据的准确性？
- 你认为AI在光伏/储能领域最大的应用场景是什么？为什么？
- 如何协调算法团队与业务部门，确保产品按时高质量交付？
- 深入研究海尔在新能源领域的布局
- 复习大模型、RAG相关技术原理及应用案例
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
作为已上市的跨国巨头企业，提供稳定的薪酬体系和完善的福利保障，薪资水平在青岛地区具有较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿的AI技术与新兴的新能源行业，要求掌握大模型、RAG等先进技术，个人技能成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、智能体、AI、算法
业务类型profit_center
工作生活
60中等
传统制造企业通常要求现场办公，工作节奏可能较快，但具体WLB情况JD未明确提及，存在一定不确定性。
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
75中等
投身于绿色能源与人工智能结合的领域，有助于推动能源行业的数字化转型和可持续发展，具有一定的社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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