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千问办公-AI 产品经理-企业级能力方向
千问办公-AI 产品经理-企业级能力方向
发布于 4 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
Ai产品经理
产品规划
企业级应用
大模型(Llm)
敏捷开发
数据分析
用户体验设计
英语能力
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里核心AI业务、技术栈前沿、发展性极强，但工作节奏快、WLB一般
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
5.5万
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 3620 个在招 · 其中AI产品经理 84 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责千问办公企业级AI功能的规划与迭代，深入职场办公场景挖掘痛点，设计AI原生交互方案
需主导核心功能从0到1落地，协同产研团队打磨体验，并构建面向企业的安全管控与部署能力，推动大模型技术在实际办公流中的规模化应用
最低要求
● 5 年以上产品经理经验，有多个产品功能模块或独立产品负责人经历，具备从 0 到 1 打造产品或推动产品规模化增长的成功经验，最好两者都有
● 深刻理解办公效率与生产力场景，做过工作台、协作工具、效率类或 SaaS 产品背景——能从技术可行性、业务价值和用户体验的交汇处设计方案
● 有 B 端企业软件产品经验，具备企业级产品思维，熟悉权限、数据安全、组织管理、采购决策、实施交付、客户成功等环节
● 数据驱动，能用指标体系和实验方法验证假设、指导迭代
● 优秀的英语能力，能阅读前沿论文，参与全球开发者与产品社区
工作职责
● 参与千问办公核心功能的产品规划与迭代，覆盖智能助理、任务编排、上下文管理、企业知识引擎等方向
● 深入职场办公真实工作流（信息处理、内容创作、日程与事务管理、跨系统协作、知识沉淀等），洞察高频痛点，设计可落地的 AI 场景方案
● 从 0 到 1 定义产品形态、快速验证价值假设，同时推动核心体验走向规模化落地
● 与前端、后端、算法团队紧密协作，推动快速迭代，持续打磨用户体验
● 规划面向企业场景的管控与部署能力（权限、数据安全、组织级管理、合规等），让产品在企业环境中安全、可信地规模化使用
● 持续跟进 LLM 与 AI Agent 前沿进展，将新技术转化为产品能力
● 通过数据分析与用户反馈闭环（日活、功能使用率、留存、NPS），驱动产品策略持续进化
优先资格
● 对 AI / 大模型有真实理解，清楚 LLM 与 Agent 的能力边界，能判断"什么该交给 AI、什么不该"，有 AI 产品或 AI 原生交互实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部互联网平台资源，直接接触最前沿的大模型与Agent技术栈，技术视野开阔
- 聚焦企业级高价值场景，产品壁垒高，积累的B端复杂系统设计经验极具市场竞争力
- 团队配置顶尖，与优秀产研人员共事，个人专业能力与项目管理水平提升迅速
- AI技术迭代极快，需保持高强度持续学习，快速跟进LLM新进展并转化为产品能力
- 核心业务线通常伴随快节奏迭代与高强度协作，需具备良好的抗压与多任务处理能力
缺点 / 挑战
- B端企业客户决策链条长，产品落地涉及多方协调，商业化推进与需求管理压力较大
- 适合具备扎实B端产品经验、对AI技术有强烈热情、追求高挑战高回报且能接受快节奏工作的资深产品经理
角色解读
- 纵向深耕AI产品领域，向AI产品专家或架构师方向发展，掌握大模型商业化落地方法论
- 横向拓展业务边界，积累企业级SaaS运营经验后，可晋升为产品总监或负责更大规模的AI业务线
- 借助头部平台资源，建立行业影响力，未来可向AI创业或咨询顾问方向延伸
- 负责千问办公企业级AI功能的整体规划与版本迭代，覆盖智能助理、任务编排等核心模块
- 深入真实职场办公流程，识别高频痛点并设计可落地的AI场景解决方案
- 主导产品从0到1的定义与验证，协同产研团队推动体验打磨与规模化落地
- 搭建企业级管控与部署体系，确保产品在复杂企业环境中的安全合规运行
- 精通B端/SaaS产品设计逻辑，熟悉权限管理、数据安全与组织级交付流程
- 深刻理解LLM与Agent技术边界，具备AI原生交互设计与场景落地经验
- 强数据驱动思维，熟练运用指标体系与A/B实验验证产品假设
- 出色的跨部门协作能力与英语读写能力，能快速吸收前沿技术文献
申请策略
- 提前研究通义千问办公现有功能矩阵与主流竞品差异，准备针对性的优化思路
- 面试前梳理1-2个完整的AI产品构思案例，重点展现产品Sense、技术理解力与落地推演能力
- 突出从0到1主导产品的成功案例，清晰说明产品定位、核心功能与最终业务价值
- 量化展示AI场景落地后的关键指标提升（如DAU、留存率、NPS、效率提升百分比）
- 强调B端复杂权限设计、数据安全合规及企业级交付的实施经验
- 补充LLM基础原理、RAG架构与Prompt Engineering实战，理解模型能力边界
- 学习企业级SaaS部署规范、数据隐私保护标准（如GDPR、等保）及合规设计
- 强化数据埋点规划与A/B测试分析能力，掌握科学验证产品假设的方法论
面试指南
- 采用STAR法则结构化阐述项目背景、目标、关键行动与可量化的业务结果
- 运用“场景-技术-体验”三角模型分析AI落地可行性，明确技术边界与替代方案
- 以数据漏斗为核心，结合定性用户访谈与定量实验数据，论证产品迭代逻辑
- 如何界定LLM在当前办公场景的能力边界？哪些任务适合交给AI，哪些不适合？
- 请分享一个你主导的从0到1的B端产品案例，过程中遇到的最大难点及如何解决？
- 如何通过数据指标与用户反馈闭环，有效验证AI新功能的有效性与迭代方向？
- 面对企业客户对数据安全与权限管控的高要求，产品设计上如何平衡体验与合规？
- 系统梳理过往核心产品数据、业务成果及个人在其中的具体贡献与决策依据
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
头部互联网企业提供的薪酬包与福利体系在市场中具备较强竞争力，能满足资深人才的物质保障预期。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
90较高
岗位深度绑定大模型与AI Agent前沿技术，提供接触顶尖产研团队的机会，技术成长与视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、大模型、产品规划、数据分析
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
互联网大厂核心业务线通常节奏较快，JD未提及弹性或远程政策，工作强度可能较高。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于将AI融入日常办公，提升职场效率，具有明确的实用价值与社会意义，但整体偏商业导向。
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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