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ATH事业群-AI Agent产品经理-杭州/北京
ATH事业群-AI Agent产品经理-杭州/北京
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 Agent
Asr
Gtm
Llm
Rag
Tts
商业化变现
智能客服
知识图谱
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心AI商业化产品岗，技术前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但工作强度与抗压要求较高。
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
5万
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 2920 个在招 · 其中AI产品经理 60 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 93 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云AI Native智能客服与语音交互产品的规划、设计与商业化落地
你需要深入理解大模型、Agent等前沿技术，制定GTM策略与生态规划，推动产品在金融、政企等行业的规模化变现
最低要求
学历背景
● 统招本科及以上学历
● 具备良好的职业素养与抗压能力
经验要求
● 5 年以上互联网AI应用/Agent商业化产品经验
● 拥有独立操盘从 0-1 自研产品并成功实现规模化商业变现的完整案例
技术能力
● 熟练使用业界领先的AIGC工具，熟悉LLM基本原理、Agent工作原理，具备Agentic系统设计经验
● 了解ASR（自动语音识别）、TTS（语音合成）、知识图谱、RAG等核心技术原理
综合素质
● 出色的逻辑思维和结构化表达能力，能够将复杂业务场景抽象为清晰的产品方案，优秀的跨团队协作与推动能力，能够有效协调研发、算法、销售、售前等多方资源
● 结果导向，具备独立解决复杂问题和承担最终责任的能力
工作职责
产品规划
● 洞察AI Native智能客服与AI语音交互领域热门趋势，包括但不限于大语言模型、语音识别与合成、多模态交互、智能路由等基础设施及典型应用场景，指导产品创新方向
● 熟练使用AI工具进行客户需求挖掘、市场动态分析，输出AI Native智能客服领域市场机会和技术发展趋势、市场容量与竞争格局，定义细分市场
● 通过竞对分析，识别产品在功能架构、技术能力、价格策略等方面的优劣势，制定差异化竞争策略
● 通过调研深入洞察金融、零售、政企、互联网等行业客户在AI Native客服场景中的核心诉求与痛点
产品设计
● 深入理解LLM、ASR/TTS、知识图谱、RAG等AI技术基本原理，具备AI Native Application设计能力，能够将其应用于智能对话、语音交互、智能质检等场景
● 理解并抽象客户需求，分析客户业务场景，负责产品定义、功能规划和用户体验设计，输出高质量PRD
● 协调研发、算法、测试团队完成产品开发与测试，推动产品功能按期上线
● 基于对产品价值和成本的理解，参与价格策略制定和产品定价建议
产品经营支持
● 制定AI Native智能客服业务拓展策略，设定关键GTM指标，与PdSA团队、运营团队共同制定拓展计划，跟踪产品市场表现和竞品动态，通过数据化经营分析提出产品经营改进建议
● 制定生态发展规划，结合产品力、优势场景及合作伙伴能力图谱，设计基于生态的规模化增长策略，促进生态各参与者健康发展
● 建立产品经营数据看板，持续监控核心指标（接通率、解决率、转化率、质检覆盖率等），驱动产品迭代优化
产品上市
● 制定产品上架策略，实现产品从开发到商用的完整上架流程
● 主导产品GTM材料编写，协助PdSA完成内部赋能培训，深度参与产品营销推广活动
● 负责标杆客户建设，推动新产品、新能力在重点行业的落地，沉淀为可复制的行业解决方案
● 负责产品目标市场分析与商机盘点，输出市场情报，支撑销售团队打单
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托云计算平台，拥有丰富的大模型底层技术支撑和海量企业客户场景，资源禀赋极佳
- AI Agent和智能客服是当前大模型商业化落地最快、最具前景的赛道之一，行业红利显著
- 需要平衡技术前沿性与商业变现，对跨团队（研发、算法、销售）协调推动能力要求极高
- B端产品周期长且需背负商业化指标，需具备较强的抗压能力和结果导向思维
- 适合具备扎实AI技术理解力、有成功商业化操盘经验，且渴望在B端大模型落地赛道深耕的资深产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI产品专家、AI业务线负责人或商业化总监方向发展
- 深耕大模型在垂直行业的落地与商业化，积累深厚的B端SaaS及AI商业化操盘经验
- 负责AI Native智能客服与语音交互产品的规划与设计，推动大模型、Agent等技术在客服场景的落地
- 制定产品GTM策略、生态规划及经营数据看板，推动产品在金融、政企等行业的商业化变现
- 协调研发、算法、销售等多方资源，完成产品从定义、开发到上市打单的全生命周期管理
- 深入理解LLM、Agent、ASR/TTS、RAG等AI技术原理，具备AI Native Application设计能力
- 拥有5年以上AI产品商业化经验，具备从0到1产品操盘及规模化变现的完整案例
- 出色的逻辑思维与跨团队协作能力，能将复杂业务场景抽象为清晰的产品方案并推动落地
申请策略
- 了解阿里云通义千问及百炼平台的相关产品矩阵，思考智能客服在金融、政企等行业的差异化竞争策略
- 突出从0到1打造AI Agent或智能客服产品的完整案例，强调商业化变现数据和GTM策略
- 展示对LLM、RAG、Agent等技术的深刻理解及在实际业务场景中的应用经验
- 深入学习大模型Agent架构设计、RAG优化策略及B端SaaS产品的商业化定价模型
- 提升数据化经营分析能力，熟悉核心业务指标（如接通率、解决率、转化率）的监控与优化
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务痛点、技术方案（如RAG/Agent设计）、商业化策略及最终的数据收益（如接通率、转化率提升）
- 请分享一个你从0到1操盘并实现规模化商业变现的AI产品案例
- 在智能客服场景中，如何结合LLM和Agent技术提升解决率和转化率？
- 面对金融、政企等不同行业客户，如何制定差异化的产品GTM策略？
- 如何评估和监控AI Native客服产品的核心经营指标？
- 体验阿里云百炼平台及竞品的智能客服产品，准备具体的商业化数据指标和跨团队推动的难点案例
- 梳理过往项目中应对复杂业务场景抽象和产品定价策略的思考过程
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
已上市企业薪资福利体系成熟，AI核心商业化岗位薪资具备较强市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
处于AI大模型商业化落地的最前沿，能深度接触LLM、Agent等核心技术，业务成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、ASR、TTS、知识图谱、RAG、AIGC
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，但作为核心商业化产品岗且要求抗压能力，工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
推动AI技术在千行百业的落地，赋能企业数字化转型，具有较高的行业价值和社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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