滴滴出行
AI 客服产品经理
AI 客服产品经理
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Nlp
Prompt Engineering
Rag
大模型 (Llm)
数据分析
智能客服
跨文化沟通
金融科技
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI技术应用、高成长潜力、强合规挑战、大厂平台背书
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
4.0万
比产品经理中位数高
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 2310 个在招 · 其中产品经理 约 140 个
市场机会
选择面较广
北京 · 产品经理 · 约 850 个在招
职位详情
关于这个职位
负责滴滴金融科技面向拉美市场的AI智能客服体系从0到1的搭建与落地，涵盖现金贷、BNPL等金融业务线
核心职责包括设计意图识别、多轮对话及RAG知识问答等大模型应用产品，定义人机协作边界并建立效果评估体系，通过数据分析驱动产品持续迭代
最低要求
有智能客服、对话机器人、NLP 产品或大模型应用产品的完整落地经验
深度理解意图识别、多轮对话、RAG、Prompt Engineering 等 AI 产品技术原理
具备扎实的产品设计能力，PRD 逻辑严密，能覆盖边界情况和异常链路
英语工作能力
工作职责
AI 产品能力建设：
主导 AI 客服核心产品设计：意图识别、多轮对话管理、FAQ/RAG 知识问答、大模型对话能力
定义 AI 与人工的协作边界，设计转人工触发策略、上下文透传协议
推动 LLM 在金融客服场景的落地，设计合规内容过滤机制，规避金融幻觉风险
建立 AI 客服效果评估体系：ISR、FCR、幻觉率、误识别率等指标的定义与监控
数据分析与持续迭代：
基于用户对话数据定期分析 Top 问题分布，驱动知识库和话术迭代
设计 AB 测试方案，量化验证 AI 策略调整的效果
基于 AI 客服业务进展，输出结构化数据报告与迭代方案
优先资格
有金融科技、支付、信贷等强合规场景的 AI 产品经验
有海外业务经验，熟悉葡萄牙语 / 西班牙语市场用户特征
了解 LLM 微调（SFT）、RLHF、向量检索等技术原理
有 IM 产品或客服中台产品经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：直接参与大模型在金融场景的落地，接触RAG、LLM微调等前沿技术
- 高价值业务：涉足跨境金融科技（BNPL、现金贷），业务壁垒高，职业含金量强
- 平台优势：依托滴滴出行成熟的技术底座和数据资源，资源丰富
- 国际化视野：接触拉美市场，积累跨国产品运营经验
- 跨文化适配：需深入理解拉美用户习惯，语言和文化差异可能增加产品调试难度
- 适合具备AI/NLP产品经验、对金融科技感兴趣、具备较强抗压能力和跨文化沟通能力的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 合规压力大：金融行业对AI幻觉和合规性要求极高，需设计严密的过滤机制
- 从零搭建挑战：需独立主导从0到1的建设，面临不确定性多，资源协调难度大
- 绩效导向：需对ISR、FCR等硬指标负责，数据压力较大
角色解读
- 纵向深耕：成为AI应用领域的专家级产品经理，主导更复杂的金融智能化项目
- 横向拓展：向全球化产品负责人发展，负责更多海外市场的产品策略与落地
- 管理转型：积累团队管理经验，晋升为产品总监或业务线负责人
- 设计并落地面向拉美市场的AI智能客服产品，包括意图识别、多轮对话及RAG系统等核心模块
- 定义AI与人工客服的协作边界，制定转人工策略及上下文传递协议，确保服务流畅性
- 构建AI客服效果评估体系，监控ISR、FCR等关键指标，并通过数据分析驱动产品迭代
- 精通大模型应用产品设计，深入理解RAG、Prompt Engineering及NLP技术原理
- 具备扎实的B端/C端产品设计能力，能编写严谨PRD并处理复杂异常链路
- 拥有数据分析能力，能通过AB测试量化产品效果并驱动优化
- 具备良好的英语沟通能力，适应跨国团队协作
申请策略
- 准备详细的项目作品集，重点阐述如何解决AI幻觉及人机协作难题
- 面试前研究滴滴金融在拉美的业务布局，展现对目标市场的洞察
- 强调自己在复杂系统中定义边界和处理异常链路的能力
- 突出AI/大模型产品落地案例，特别是RAG、意图识别等技术细节
- 强调在金融或强合规场景下的产品设计经验，展示对风险控制的理解
- 展示数据分析能力，用具体数据（如提升FCR百分比）证明产品效果
- 体现英语能力及海外项目经验，如有拉美或相关市场经验更佳
- 深入学习 RAG 架构优化及 LLM 在垂直领域的应用最佳实践
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景、个人角色、具体行动及量化成果
- 技术+业务双视角：既展示对RAG、Prompt等技术原理的理解，又强调这些技术如何解决实际业务痛点（如降本增效、提升体验）
- 数据驱动：用具体数据证明决策的有效性，展示闭环思维
- 风险意识：在回答中主动提及合规、安全及异常情况处理，体现严谨性
- 请分享一个你主导的AI客服或大模型产品从0到1落地的案例，遇到的最大挑战是什么？
- 如何设计AI与人工客服的协作边界？转人工触发策略是如何制定的？
- 在金融场景下，如何平衡AI的效率与合规性？如何降低大模型的幻觉风险？
- 你会建立哪些指标来评估AI客服的效果？如何通过数据驱动迭代？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬福利，且金融科技赛道薪资普遍较高，能满足较高的物质回报预期。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、RAG等前沿技术在金融场景的深度应用，且需从0到1搭建体系，技术成长空间大，职业天花板高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、NLP、Prompt Engineering、SFT、RLHF、向量检索
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，且需负责从0到1的核心业务，可能面临一定的工作压力和加班情况，WLB一般。
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
70中等
通过AI技术提升金融服务效率，助力普惠金融在拉美地区的落地，具有一定的社会价值和行业影响力。
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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