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大数据平台部-高级AI产品经理
大数据平台部-高级AI产品经理
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
AI产品经理
Ai产品
Mvp验证
Rag
商业化
大模型
数据分析
智能工作流
用户研究
知识检索
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿 AI 产品方向、端到端主导权大、成长性强，但办公模式与节奏需与 HR 确认。
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
4.3万
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 2260 个在招 · 其中AI产品经理 31 个
市场机会
选择面较广
深圳 · AI产品经理 · 84 个在招
职位详情
关于这个职位
在腾讯大数据平台部负责 AI 产品从 0 到 1 的探索与落地，聚焦 AI 助手、Agent、知识检索与智能工作流等方向
需要深入用户与业务场景挖掘机会，主导原型验证与产品路线图，并协同算法、研发、设计团队完成设计、上线与持续迭代，同时搭建效果评估体系并探索定价与商业化路径
最低要求
年及以上产品工作经验，有复杂产品或新产品从 0 到 1 经验，具备 AI 产品实际落地经历
具备较强的产品创新能力，能独立发现机会、提出假设、组织验证并对最终结果负责
理解大模型、RAG、Agent、工具调用及模型评测基本原理，能结合效果、成本、延迟和数据安全作取舍
具备扎实的用户研究、需求分析和交互设计能力，能将模糊业务问题转化为可落地产品方案
能使用 AI 工具、低代码工具或基础代码快速搭建原型，验证关键功能和用户体验
具备数据分析能力和实验意识，能够定义成功标准并根据数据和反馈调整产品方向
具备良好沟通协作和项目推进能力，能在不确定性高、资源有限情况下推动产品落地
对 To B 或企业级产品有认知，能适应跨团队、多角色协同的工作节奏
工作职责
深入用户和业务场景，识别 AI 产品机会，明确目标用户、核心需求和商业价值
主导 AI 产品从 0 到 1 的探索，通过原型、MVP 和用户测试验证产品方向，制定产品路线图
负责 AI 助手、Agent、知识检索及智能工作流等产品设计，提升任务完成效率和用户体验
与算法、研发、设计及业务团队协作，完成需求定义、方案设计、开发上线和持续迭代
建立产品效果评估体系，围绕输出质量、任务完成率、用户采纳率、成本和响应速度优化产品
探索产品定位、定价及商业化路径，推动产品落地和规模化应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 方向处于 AI 应用落地前沿，涉及 Agent、知识检索、智能工作流等热门能力，技术积累具有长期价值
- 覆盖从机会识别到商业化闭环的完整链路，能锻炼端到端的产品操盘能力
- 平台产品与数据基础较好，有利于验证想法和规模化推广
- 对产品创新与独立负责的要求明确，个人贡献和成果可见度高
- 要同时平衡效果、成本、延迟与数据安全，产品决策涉及多方约束与取舍
- 面向企业级场景，需适应多角色协同和跨团队推进的沟通成本
- 适合有 5 年以上产品经验、做过 0 到 1 产品、对大模型应用有实际落地经历，并愿意在高不确定性中主动担责的产品人
缺点 / 挑战
- AI 产品效果存在不确定性，需要在模型能力边界内反复试错和迭代，节奏与压力较大
角色解读
- 在 AI 产品赛道深耕，逐步成为企业级 AI 应用/AI 平台方向的资深产品专家
- 随着产品商业化推进，可向产品负责人、业务线产品总监等方向延伸，承担更大范围的目标与团队责任
- 积累大模型应用落地方法论后，也可向 AI 解决方案、产品战略或创业方向迁移
- 深入业务与用户场景挖掘 AI 产品机会，明确目标用户、核心需求与商业价值，形成产品方向判断
- 主导 AI 助手、Agent、知识检索与智能工作流的 0 到 1 设计，通过原型、MVP 与用户测试验证方向并制定路线图
- 与算法、研发、设计、业务多方协作推进需求定义、方案落地与持续迭代
- 搭建效果评估体系，围绕输出质量、任务完成率、采纳率、成本与响应速度做产品优化，并探索定价与商业化
- 对大模型、RAG、Agent、工具调用与模型评测有基本理解，能在效果、成本、延迟、数据安全之间做取舍
- 扎实的用户研究、需求分析与交互设计能力，能把模糊的业务问题拆解成可落地的产品方案
- 会用 AI 工具、低代码或基础代码快速搭原型验证想法，具备数据分析与实验设计意识
- 较强的跨团队沟通与项目推进能力，能在高不确定性和资源约束下推动落地
申请策略
- 提前了解腾讯在 AI 助手、企业知识库、智能工作流方向的产品布局，思考可切入的场景与差异化
- 面试中多从用户价值和商业价值双线论证你的产品判断，而不仅是功能设计
- 重点写清 1-2 个从 0 到 1 的产品案例，说明你如何发现机会、验证假设、定义 MVP 并最终落地
- 突出与 AI/大模型相关的落地经历，包括 RAG、Agent、知识检索、模型评测等具体场景与你的决策依据
- 量化产品结果：任务完成率、用户采纳率、成本或响应速度的改善，体现数据驱动能力
- 体现跨算法、研发、设计、业务团队的协作经验与项目推进成果
- 系统梳理大模型应用知识：RAG 流程、Agent 编排、工具调用、评测方法，准备能讲清原理与取舍
- 练习用低代码或 AI 工具快速搭一个可演示的原型，面试时能展示验证思路
面试指南
- 用 STAR 结构讲案例：背景痛点 → 你的假设与验证方式 → 关键取舍与决策 → 量化结果与复盘
- 技术取舍类问题采用「目标—约束—方案—验证」框架，先讲清业务目标和硬约束，再说明选择及验证数据
- 评估体系类问题从质量、效率、采纳、成本四维度展开，并说明指标定义方式与迭代闭环
- 请讲一个你主导的 AI 产品从 0 到 1 的案例，如何定义目标用户、核心需求和成功标准？
- 当模型效果、响应延迟和成本冲突时，你会如何做取舍？举例说明
- 你如何设计 AI 产品的效果评估体系？会关注哪些指标、怎么验证？
- 你如何快速用原型验证一个不确定的产品方向？具体做过哪些 MVP？
- 面向企业级客户，你认为 AI 产品的定价和商业化路径应如何设计？
职位点评
薪资福利78
成长发展88
工作生活55
使命价值76
薪资福利
78中等
职位为高级产品岗且位于深圳核心研发体系，职业回报具备竞争力，但 JD 未披露薪资与福利细节，具体待遇需与 HR 确认。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.5万/月）
成长发展
88较高
岗位明确要求主导 AI 产品从 0 到 1，覆盖 Agent、知识检索、智能工作流等前沿方向，并包含评估体系与商业化探索，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agent、工具调用、模型评测、知识检索、智能工作流、AI 助手
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD 未提及办公模式、弹性工时或加班情况，工作方式与节奏需进一步确认；岗位描述中出现高不确定性与资源有限的表述。
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
76中等
AI 应用方向处于快速增长阶段，岗位涉及提升任务完成效率与用户体验，具备一定正向价值；但 JD 未展开具体社会使命描述。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用户为本，科技向善、为用户创造价值
创新程度积极采用新技术
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