北方华创
解决方案岗
解决方案岗
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Ai产品
Erp
Llm
Mes
Scada
产品规划
制造业
知识图谱
需求分析
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
制造业AI产品解决方案岗，复合门槛高、成长空间大，交付协调压力不小
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
比解决方案中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
15 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 210 个在招
职位详情
关于这个职位
北方华创招聘解决方案岗，在北京负责AI产品的方案设计与产品规划，统筹从需求定义、算法开发、系统集成到上线发布的全流程，建立产品评估指标体系与反馈渠道，并结合公司战略与制造业场景制定产品组合策略，推动AI应用在公司内复制推广
适合有制造业AI/大数据产品经验的资深产品人才
最低要求
学历与专业：本科及以上学历，工业工程、自动化、计算机科学、数据科学等相关专业
行业经验：拥有5年以上制造领域产品经验，其中至少2年专注于人工智能或大数据方向
深入理解制造业务流程（生产计划、工艺执行、质量管控、设备管理）及核心系统（MES、ERP、PLM、SCADA）
核心能力：理解本体论在制造业中的应用场景
同时熟悉人工智能大模型（LLM、工业大模型）的技术特性与应用边界，能够将大模型能力与制造场景相结合，设计可落地的产品方案
项目经验：主导或核心参与过AI驱动的制造优化系统等产品建设
基本素养：具备产品经理基本能力，包括用户需求洞察、逻辑分析、产品设计、跨团队协调及价值评估能力
工作职责
负责AI产品的方案设计，明确功能边界、交互流程与验收标准
统筹产品及解决方案的策划工作，设计产品流程、原型及需求文档，并完整跟进从需求定义、算法开发、系统集成到最终上线发布的全流程，确保产品具备可交付的技术价值
制定产品短中长期规划及里程碑，协调技术、数据、业务资源，推动按计划交付
跟踪行业趋势，持续优化产品定位与功能
建立产品评估指标体系（准确率、召回率、满意度等），定期输出运营报告，量化业务价值（效率、成本等）
建立产品反馈渠道，组织需求评审并推动迭代优化
编制使用手册与培训材料，组织推广活动，沉淀最佳实践，提升渗透率与活跃度
结合公司战略与制造业场景，制定产品组合策略与路标
推动AI应用在公司内复制推广，参与行业交流，提升影响力
优先资格
硕士优先
有知识图谱构建或工业本体落地案例者优先
具备实时数据处理、异常闭环管理功能设计经验者优先
优先考虑具备从0到1完成AI产品规划、算法研发配合、系统落地至业务上线的完整项目经验者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工业AI与制造业结合是当前重点方向，复合型产品人才稀缺、议价能力强
- 全流程负责产品从规划到上线的完整闭环，成果与业务价值可量化
- 有机会参与从0到1的AI产品建设，经验含金量高
- 需要同时驾驭制造业务、AI技术与企业内多方资源，协调复杂度高
- 适合有制造业产品与AI/大数据复合背景、擅长跨团队推动、追求产品业务价值的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 制造业场景产品交付周期长，指标达成（准确率、渗透率等）压力持续存在
角色解读
- 从AI产品解决方案负责人向产品线负责人方向发展
- 深耕工业AI与知识图谱方向，成为制造业数字化转型的专家型产品人才
- 通过行业交流与影响力建设，可拓展至生态与战略合作岗位
- 负责AI产品方案设计，定义功能边界、交互流程与验收标准，输出流程、原型与需求文档
- 制定产品短中长期规划与里程碑，协调技术、数据、业务资源推动交付
- 建立准确率、召回率、满意度等评估指标体系，定期输出运营报告量化业务价值
- 建设产品反馈与迭代机制，编制使用手册与培训材料，制定产品组合策略并推动AI应用复制推广
- 5年以上制造领域产品经验，其中至少2年AI或大数据方向
- 深入理解生产计划、工艺执行、质量管控、设备管理等制造业务流程及MES、ERP、PLM、SCADA核心系统
- 理解本体论与知识图谱在制造业的应用，熟悉LLM/工业大模型的能力边界
- 具备用户需求洞察、产品设计、跨团队协调与价值评估的产品经理综合能力
申请策略
- 准备一份产品规划路标与评估指标体系的作品集
- 面试前了解北方华创的制造业务场景与AI应用现状
- 突出AI/大数据产品在制造场景落地的完整案例（从0到1尤佳）
- 展示对MES、ERP、PLM、SCADA等工业系统的理解与集成经验
- 量化产品业务价值，如效率提升、成本下降、渗透率与活跃度数据
- 补充知识图谱与工业本体的构建方法与案例
- 系统学习LLM/工业大模型的技术特性、评测方法与应用边界
面试指南
- 产品案例用背景-方案-指标-结果的结构讲述，突出跨团队推动
- 技术边界问题先讲能力与限制，再给场景化落地方案
- 协调类问题展示目标对齐、里程碑拆解与升级机制
- 请介绍你主导过的一个AI驱动的制造优化系统从需求到上线的全过程
- 你如何为AI产品建立评估指标体系并量化业务价值？
- 你如何理解本体论/知识图谱在制造业中的应用？
- 大模型在制造场景的能力边界是什么？你会如何设计落地方案？
- 技术与业务资源冲突导致交付延期时，你如何协调推动？
职位点评
薪资福利70
成长发展82
工作生活50
使命价值68
薪资福利
70中等
JD未披露薪资与福利，按北京制造业AI产品岗市场水平估算具有竞争力，但无明确承诺。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
82较高
AI与制造业结合方向含金量高，岗位覆盖产品全流程并鼓励从0到1建设与行业影响力建设，成长空间大，但未提及培训晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、知识图谱、MES、工业大模型
成长机会参与行业交流，提升影响力
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及办公模式与WLB安排，制造业产品岗需协调多方推进，办公灵活性信息不足。
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
68中等
推动AI在制造业复制推广、提升行业影响力，具有产业升级的正向价值，JD未提使命导向表述。
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
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