中国电信
AI产品经理
AI产品经理
发布于 大约 13 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
Asr
Llm
Prompt Engineering
Rag
Tts
大模型
数据分析
智能体
语音助手
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
央企平台、前沿AI技术栈、发展空间大，但工作节奏快、WLB一般
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
35K
与AI产品经理中位数基本持平
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 2770 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 92 个在招
职位详情
关于这个职位
作为中国电信的AI产品经理，你将负责智能体、语音助手、AI通话等核心AI产品的功能设计与落地推进
工作涵盖从需求分析、PRD撰写到协调算法、研发、运营等多团队协作的全流程，需要深度理解大模型与多模态技术，具备将算法指标转化为用户可感知体验的翻译能力
这是一个技术驱动、节奏快、成长空间大的岗位，适合对AI前沿技术有热情、具备强推动力的产品人才
最低要求
大模型认知——理解LLM基本原理（预训练/SFT/RLHF/Agent架构），能判断生成式任务的能力边界与常见缺陷（幻觉/上下文遗忘/指令遵循偏差）
多模态理解——熟悉语音（ASR/TTS/声纹）、图像（OCR/目标检测）、视频理解等模态的技术链路
数据闭环思维——理解"数据→模型→体验→数据"飞轮，能从用户反馈中提取badcase反哺模型迭代
Prompt与 Agent设计——掌握提示词工程方法论，能理解RAG/Function Calling/Workflow等Agent范式
算法-产品翻译力——能将算法指标（WER/BLEU/困惑度）翻译为用户可感知的体验术语（"听懂率""答得准""回得快"），反向也能将体验诉求转化为算法可优化的技术目标
Token经营意识——理解Token消耗与模型效果/成本的三角关系
技术理解力——不需要写代码，但能听懂大模型/ASR/NLU的基本逻辑，知道能力边界在哪、什么能做什么做不了
跨团队推动力——能协调算法、研发、设计、运营等多方把事情推落地，遇阻不甩手
自驱与抗压——主动深入一线发现问题，不等指令驱动
产品迭代节奏快，能扛住压力持续输出
学习敏锐度——AI技术日新月异，能快速吸收新能力并判断对产品的价值，不被旧经验束缚
工作职责
负责AI产品（智能体/语音助手/AI通话等）的功能设计与需求文档撰写，协助产品Owner完成PRD、交互原型及验收标准
跟踪产品数据指标（NPS/留存/活跃/Token消耗等），定期输出数据分析报告，识别体验问题并提出优化建议
收集与整理用户反馈，协助建立用户心声闭环机制，按严重程度分级跟进问题处理与验证
参与AI能力评测与竞品分析，包括大模型效果对比、语音识别准确率测试、生成内容质量评估等，输出评测报告
协调研发、算法、设计、运营等团队推进需求落地，跟盯迭代进度，参与测试验收与灰度发布
支持产品运营工作，包括使用场景梳理、培训材料编写、标杆案例提炼及推广支撑
关注行业动态与前沿技术趋势，为产品方向判断提供输入
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中国电信作为央企巨头，平台稳定，资源丰富，能接触到运营商级别的海量用户与真实业务场景
- 岗位涉及大模型、智能体、多模态等前沿AI技术，技术含量高，能快速积累核心竞争力
- 工作内容横跨产品设计、数据分析、技术评测、跨团队协作，综合能力锻炼全面
- AI产品经理市场需求旺盛，薪资水平在行业内具有较强竞争力
- 需要协调算法、研发、设计、运营等多方资源，跨团队推动力要求高，可能面临沟通协调成本
- 央企体系内流程相对规范，创新落地可能需要适应组织流程，决策链条相对较长
- 适合对AI技术有深入理解、具备强产品思维和跨团队推动力、能在快节奏中持续成长的产品经理
缺点 / 挑战
- 产品迭代节奏快，需要持续学习AI前沿技术，对自驱力和抗压能力要求较高
角色解读
- 纵向可晋升为高级AI产品经理、AI产品专家，负责更大规模的产品矩阵与战略规划
- 横向可拓展至AI解决方案架构、AI产品运营管理或AI技术商业化等方向
- 依托中国电信的央企平台，可积累丰富的运营商级AI落地经验，未来在AI+通信领域有广阔发展空间
- 负责智能体、语音助手、AI通话等核心AI产品的功能设计，撰写PRD、交互原型及验收标准，主导产品从0到1的落地
- 跟踪NPS、留存、活跃、Token消耗等核心数据指标，输出数据分析报告，驱动产品体验持续优化
- 协调算法、研发、设计、运营等多团队推进需求落地，跟盯迭代进度，参与测试验收与灰度发布
- 参与AI能力评测与竞品分析，包括大模型效果对比、语音识别准确率测试等，为产品方向提供决策依据
- 深入理解LLM基本原理（预训练/SFT/RLHF/Agent架构），能判断生成式任务的能力边界与常见缺陷
- 熟悉语音（ASR/TTS/声纹）、图像（OCR/目标检测）、视频理解等多模态技术链路
- 掌握提示词工程方法论，理解RAG、Function Calling、Workflow等Agent范式
- 具备算法-产品翻译力，能将WER/BLEU等算法指标转化为用户可感知的体验术语，并反向转化为技术目标
申请策略
- 深入了解中国电信的AI产品布局与战略方向，在面试中展示对运营商AI场景的思考
- 准备1-2个完整的AI产品案例，展示从用户洞察、技术选型到落地验证的全过程
- 突出大模型、智能体、语音助手等AI产品的实际项目经验，重点展示从需求到落地的完整案例
- 强调对LLM原理、Prompt工程、RAG/Agent等技术的理解深度，可附上相关技术博客或项目链接
- 展示数据分析能力，如通过NPS、留存等指标驱动产品优化的具体成果
- 体现跨团队协作与推动能力，用具体案例说明如何协调多方资源推进项目
- 系统学习大模型原理与Agent架构，动手实践RAG、Function Calling等范式
- 熟悉语音识别（ASR/TTS）与多模态技术的基本链路，了解WER、BLEU等评估指标
面试指南
- 技术理解+产品视角：先展示对技术原理的理解，再结合用户场景说明产品决策逻辑，体现算法-产品翻译力
- 结构化表达：用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织项目案例，突出个人贡献与量化成果
- 平衡思维：在回答涉及成本、效果、体验等问题时，展示多维度权衡的思考方式
- 请谈谈你对LLM幻觉问题的理解，以及作为产品经理如何规避或缓解这一问题？
- 如何将WER（词错误率）等算法指标转化为用户可感知的体验指标？请举例说明
- 设计一个智能体产品，如何平衡Token消耗与用户体验？
- 当算法团队认为某个需求技术上不可行时，你会如何推动？
- 请分享一个你通过数据分析发现产品问题并推动优化的案例
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活45
使命价值72
薪资福利
78中等
中国电信作为上市央企，薪资福利体系完善，稳定性高，但具体薪资未在JD中披露，需面议确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
92较高
岗位深度涉及大模型、智能体、多模态等前沿AI技术，技术成长空间大，且明确要求持续学习AI新能力，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Function Calling、ASR、TTS、多模态、Prompt Engineering
成长机会学习敏锐度、AI技术日新月异、快速吸收新能力
业务类型profit_center
工作生活
45较低
工作地点位于北京市西城区，为市区核心地段，但JD明确要求自驱抗压、快节奏迭代，未提及弹性工作或远程办公，WLB可能一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
72中等
AI产品属于高速增长赛道，中国电信作为通信巨头在AI领域布局深远，岗位对推动AI技术落地具有积极意义，但社会影响力感知中性。
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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