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产品经理（社招）(J15188)
产品经理（社招）(J15188)
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Ai Agent
O2O业务
Prompt Engineering
Rag
Sql
业务拆解
履约调度
数据驱动
跨团队协作
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
AI赋能的传统业务重构，技术前沿性强，挑战与机遇并存
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
3.3万
与产品经理中位数基本持平
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
市场机会
选择面较广
北京 · 产品经理 · 约 940 个在招
职位详情
关于这个职位
负责转转回收履约业务的产品规划与迭代，涵盖派单调度、定价议价及全链路优化
重点推进AI能力（如智能派单、Agent）在业务场景落地，通过数据驱动提升履约效率与转化率
需具备O2O或回收行业背景，擅长复杂业务拆解与跨团队协作
最低要求
本科及以上学历
年以上产品经验
逻辑清晰，能将复杂业务规则（派单、议价、履约异常等）拆解为可配置、可扩展的产品方案
沟通和抗压能力强，能横向拉齐一线作业团队、运营、研发等多方需求，推动跨团队协作落地
熟悉 Prompt 工程、RAG、Agent、AI 工作流等 AI 产品工作方式，能与算法团队高效协作
有 AI 场景落地经验，能参与场景定义、模型效果评估与迭代，推动 AI 能力真正进入业务流程
关注数据质量，具备数据敏感度，能通过数据分析定位问题并驱动决策
工作职责
负责转转回收履约业务的产品规划与迭代，覆盖派单调度、定价/议价工具、履约链路、未成交转化等核心模块
理解从下单→派单→上门/线下评估→议价成交→售后的全链路，识别瓶颈与风险，以数据驱动派单效率、履约时长、议价成功率等核心指标持续优化
建设议价/定价能力中枢，支撑作业人员规模化、标准化运转
推进 AI 能力在履约全场景落地，包括但不限于智能派单、议价辅助、异常识别、知识助手、自动化工作流等，形成从场景识别、方案设计、上线验证到效果复盘的产品闭环
与一线作业团队、行业作业专家、运营、研发、算法等多方协作，横向拉齐需求，推动需求评审、开发上线及效果复盘，对交付质量负责
关注同业履约调度、上门服务/到家服务、线下作业类业务的产品演进，研究行业最佳实践，并结合业务阶段沉淀可复用的产品能力
优先资格
有履约调度、上门服务/到家服务、O2O 线下作业、交易服务或回收类业务背景优先
加分项：
了解二手奢侈品/3C/黄金回收行业，对上门或线下作业链路有一手认知
能写 SQL 查数据、写脚本提效，有 Vibe Coding 或 AI 工作流落地经验
有派单调度、定价/议价、规则引擎、配置化中后台系统设计经验
有 AI 助手、智能决策、知识库/RAG、Agent 类产品从 0 到 1 或规模化落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务链路完整，能从底层调度到上层变现深度参与，积累全链路产品经验
- 平台规模大，数据丰富，有利于通过数据驱动实现显著的业务价值
- 业务逻辑复杂（派单、议价、风控），对逻辑抽象能力和系统架构能力要求极高
- AI落地效果评估难度大，需在业务实效与技术可行性间不断平衡
- 适合有O2O、物流调度或回收行业背景，且对AI技术应用有浓厚兴趣的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 聚焦AI+传统业务落地，技术栈前沿（Agent/RAG），具备较高的行业稀缺性
- 涉及线下作业与线上系统对接，协调成本高，沟通压力大
角色解读
- 向高级产品经理/产品专家发展，深耕垂直领域（如循环经济、O2O履约）
- 转型AI产品负责人或业务线产品总监，主导更大规模的数字化/智能化变革
- 负责回收履约全链路（派单、定价、售后）的产品设计与迭代，解决业务痛点
- 推进AI技术（Agent、RAG等）在业务场景的落地应用，构建智能化作业体系
- 通过数据分析驱动核心指标（效率、成功率）优化，沉淀可复用产品能力
- 精通复杂业务逻辑拆解与中后台系统设计，特别是调度与规则引擎
- 熟练掌握AI产品方法论（Prompt工程、RAG、Agent），具备AI落地实战经验
- 具备强数据分析能力（SQL），能独立进行数据提取与分析以支持决策
申请策略
- 准备一个完整的AI落地案例，重点阐述从场景发现、方案设计到效果复盘的全过程
- 了解转转目前的业务模式与竞品差异，展现对行业的深刻洞察
- 突出展示复杂业务系统的架构设计能力，特别是调度算法与业务规则的解耦设计
- 强调AI项目落地成果，量化AI介入后带来的效率提升或成本降低数据
- 体现数据驱动思维，列举使用SQL或数据分析解决具体业务问题的案例
- 深入理解LLM应用开发流程，掌握LangChain、LlamaIndex等主流框架
- 补充供应链或O2O履约领域的业务知识，了解派单策略与定价模型的基本原理
- 提升SQL查询与数据可视化能力，确保能独立完成数据提取与分析
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出个人贡献
- 对于系统设计题，先梳理业务全景图，再分层讲解核心模块的设计思路与权衡
- 对于数据问题，展示分析思路：明确指标->提取数据->归因分析->提出假设->验证->迭代
- 请分享一个你主导的AI产品落地案例，你是如何定义场景并评估效果的？
- 面对复杂的派单调度业务，你是如何进行产品抽象和系统设计的？
- 当业务方需求与数据结论冲突时，你如何处理？
- 如何评估RAG或Agent在实际业务中的效果？有哪些关键指标？
- 复习AI Agent、RAG的核心原理及应用场景，准备相关技术术语的解释
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
75中等
作为C轮后巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和稳定的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
85较高
职位深度融合AI前沿技术与传统业务，提供极高的技能成长空间和技术视野拓展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、RAG、Prompt Engineering、Vibe Coding、SQL
业务类型profit_center
工作生活
40较低
涉及线下作业团队协调与高压业务指标，JD未提及弹性工作制，推测工作强度较大，WLB一般。
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
60中等
循环经济属于绿色可持续领域，具有一定社会价值，但JD更侧重商业效率而非社会使命。
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
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