埃森哲
AI Advisor
AI Advisor
发布于 3 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
Llm应用
Rag
业务分析
中英文沟通
原型验证
客户需求管理
敏捷开发
用户体验设计
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术咨询岗，技能成长空间大，薪资竞争力强，但需承受一定的工作强度。
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
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 170 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · AI产品经理 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
作为埃森哲的AI顾问，负责主导客户访谈与工作坊，梳理业务流程并确定AI应用场景
你将把业务需求转化为用户故事和验收标准，协同AI工程师验证原型（如LLM、RAG应用），并建立评测体系确保交付质量
该职位需具备3年以上咨询或数字化转型经验，能够连接技术与业务，推动AI项目从概念到落地的全过程
最低要求
具备 3 年及以上业务分析、技术咨询或数字化转型经验
曾在至少一个企业 AI 项目中承担需求分析、原型验证或业务验收工作，能说明自己的交付物及其作用
能独立主持需求讨论、绘制业务流程、编写用户故事与验收标准，并在敏捷团队中跟踪交付
能够协调意见不同的相关方，推动客户作出范围和优先级决策
理解大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和 AI 智能体的适用场景与局限
能用业务样例检查回答是否准确、引用是否支持结论，以及哪些操作需要人工复核
具备清晰的中英文沟通与写作能力，能用中文主持客户讨论，并用英文编写需求、演示方案和与跨地区团队协作
工作职责
主持客户访谈和工作坊，梳理现有流程、瓶颈与改进目标
与客户结合预期收益、数据可用性及实施成本确定优先场景和试点范围
把目标流程拆解为用户故事、业务规则和验收标准
与产品负责人维护需求清单，在需求变更时说明对范围和交付计划的影响
与业务专家明确 AI 可使用的知识来源、数据口径与访问权限
针对知识问答、文档生成或智能体工作流，定义预期输出、信息不足时的处理方式和人工审批环节
与设计师和 AI 工程师使用客户样例验证原型，调整提示词或流程
向客户演示典型结果与失败案例，记录取舍并确定下一轮迭代范围
与业务用户建立评测样例和通过标准，覆盖常见任务与异常情况
组织用户验收测试（UAT），跟踪问题至关闭，并在上线后对照基线评估任务耗时、质量或采用率
优先资格
有咨询或技术服务公司的客户交付经验，熟悉制造、消费电子、供应链、零售或金融服务等一个或多个行业的业务流程
曾用低代码工具搭建 AI 原型，或使用 SQL 分析业务数据
有企业知识助手、数据问答或多步骤智能体的评测与上线经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处埃森哲这样的顶级咨询公司，能接触大量头部客户的真实AI落地场景，积累宝贵的行业经验
- 技术栈前沿（LLM/RAG），有助于快速提升在AI产品领域的专业能力
- 国际化工作环境，提升英语能力和全球视野
- AI技术迭代极快，需持续保持高强度的学习状态
- 既懂业务又对新技术充满好奇，能够在不确定性中寻找解决方案的人
缺点 / 挑战
- 咨询行业工作压力较大，需频繁应对客户的多变需求和高压交付节奏
- 需要在非技术背景的客户与技术团队之间高效沟通，解决认知偏差带来的挑战
- 适合喜欢挑战、具备较强逻辑思维和客户导向思维的复合型人才
角色解读
- 可向高级AI解决方案架构师、数字化转型总监发展，或专注于垂直行业（如金融、制造）的AI产品专家方向
- 随着AI技术成熟，该角色在企业内部的产品化管理路径也将更加清晰
- 担任技术与业务的桥梁，深入客户现场进行需求调研和流程梳理
- 将复杂的业务痛点转化为具体的AI产品需求（如用户故事、验收标准）
- 协同AI工程师和技术团队，验证LLM/RAG等技术的可行性，并主导产品的验收测试
- 具备3年以上咨询或数字化转型经验，熟悉敏捷开发流程
- 深入理解LLM、RAG及AI Agent的技术边界与应用场景
- 拥有出色的中英文沟通能力，能够独立主持客户工作坊并撰写专业文档
申请策略
- 准备1-2个完整的案例，详细说明你如何发现业务痛点、设计AI解决方案原型、并推动其上线的过程
- 面试中展现你对AI技术局限性的客观认知，而非盲目吹捧
- 突出展示过往咨询或B端项目中，如何将模糊的业务需求转化为可执行的技术方案
- 重点描述参与过的AI/数字化项目，特别是涉及LLM、RAG或智能体应用的案例
- 强调在中英文环境下的沟通成果和跨部门协作经验
- 补充对主流LLM框架（如LangChain, LlamaIndex）的理解，即使不写代码也要懂原理
- 学习Prompt Engineering的最佳实践
- 强化SQL数据分析能力，以便更好地评估数据可用性
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于技术可行性问题，强调‘业务价值优先’原则，提供替代方案
- 对于评估指标，区分技术指标（准确率、延迟）和业务指标（效率提升、成本节约）
- 请分享一个你主导的AI或数字化转型项目，你是如何确定业务价值和技术可行性的？
- 当客户提出的AI需求在技术上不可行或成本过高时，你会如何处理？
- 如何评估一个LLM应用的成功与否？你会关注哪些指标？
- 请举例说明你如何在敏捷团队中管理需求变更对项目进度的影响
- 复习常见的AI应用场景（如客服、知识库、代码辅助）及其优缺点
职位点评
薪资福利80
成长发展90
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，埃森哲提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，符合中级专业人士的市场水准。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
90较高
职位深度涉及LLM、RAG等前沿AI技术，且处于咨询行业，能提供丰富的项目经验和技能成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、AI智能体、低代码、SQL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
咨询行业通常伴随一定的出差和加班压力，但作为大型外企，其WLB相对传统高强度互联网或本土咨询公司可能略好，具体取决于项目组。
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
75中等
通过帮助企业实现数字化转型和AI落地，直接创造商业价值和社会生产力提升，具有明确的职业使命感。
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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