中国平安
产品经理
产品经理
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产品经理
产品经理
B端产品
Prompt Engineering
Sql
数据可视化
新能源汽车
生成式Ai
竞品情报
行业研究
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
大型上市金融集团核心业务岗，聚焦AI驱动的竞品情报与数据产品，技术前沿且成长空间大，薪资面议。
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
3万
比产品经理中位数低
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 13000 个在招 · 其中产品经理 54 个
市场机会
选择面较广
上海 · 产品经理 · 约 470 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责构建智能化竞品情报体系，搭建并迭代竞品动态管理系统，利用AI和自动化工具处理海量数据
同时需进行深度行业研究，输出战略级洞察报告，支持新能源车险等新兴领域的商业模式创新与验证
最低要求
经验要求：本科及以上学历，3-8年工作经验
须具备以下任一背景：
①A类：咨询公司/券商研究所/车企战略部行研背景 + 至少1年数字化转型/数据中台/BI项目参与经验
②B类：互联网大厂/金融科技公司的竞争情报专员/数据分析师/策略运营背景，有独立搭建过内部数据监控平台或自动化报表体系的实战案例
③C类：融资租赁/汽车金融行业产品岗，且有主导过"竞品监控系统"或"数据驾驶舱"落地的成功经验
AI与技术能力：
①AI工具高阶应用者：不要求会写底层代码，但必须精通Prompt Engineering（提示词工程），熟练使用主流大模型进行长文本总结、信息抽取
②数据处理能力：熟练掌握SQL取数，精通Excel高级应用
了解爬虫基本原理（能配合技术人员定义抓取规则）
具备基本的数据清洗和结构化思维
③系统逻辑思维：具备B端产品思维，能够清晰绘制业务流程图和数据流向图，能与开发人员无障碍沟通接口需求、字段定义及异常处理逻辑
业务敏感度：对新能源汽车产业链、主机厂金融政策变化高度敏感
工作职责
构建智能化竞品情报体系
①数据源整合：对接公司内部前线及外部公开渠道，建立多维度的竞品数据采集标准
②AI驱动的情报处理：熟练运用生成式AI及自动化工具，对非结构化的海量竞品数据进行自动化提取、分类、摘要和分析，大幅降低人工整理成本
③情报可视化与预警：搭建或优化竞品信息动态看板，实现对竞品定价调整、新产品发布、重大营销动作的实时监测与自动预警
竞品动态管理系统搭建与迭代
①需求转化与系统设计：协同内部数据团队或外部供应商，搭建/升级"竞品信息动态管理系统"
②全生命周期管理：负责系统的持续运营与迭代，确保系统输出的情报准确率达到业务可用标准（如建立数据可信度评级机制），推动情报数据在CRM、审批流等业务系统中的嵌入与应用
深度行业研究与模式创新
①战略级洞察输出：基于系统化沉淀的数据，定期输出新车竞争市场格局分析、头部竞对策略拆解等报告，为团队制定差异化竞争策略提供决策依据
②创新方案验证：针对新能源车险、电池租赁、残值管理等新兴领域，通过数据建模快速测算不同商业模式的可行性，支持新产品的快速试错与落地
优先资格
熟悉使用Python/RPA/AI Agent平台搭建简单的工作流者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于新能源汽车与金融交叉的前沿赛道，业务前景广阔，能接触核心战略级项目
- 依托大型综合金融集团平台，数据资源丰富，能获取海量真实业务场景进行验证
- 跨部门协同与外部供应商管理要求高，推动系统落地和业务嵌入存在一定沟通与阻力成本
- 适合具备数据分析或行研背景，对AI技术有浓厚兴趣，且希望在汽车金融或新能源赛道深耕的复合型产品人才
缺点 / 挑战
- 深度应用生成式AI等前沿技术，技术栈新颖且具挑战性，个人能力壁垒高
- 需要同时具备行研、数据产品与AI工具应用等多重复合能力，学习曲线较陡峭
角色解读
- 可向资深数据产品专家、商业分析总监或战略规划负责人方向发展，成为业务线的核心智囊
- 在AI与金融/汽车产业交叉领域积累深厚壁垒，未来可转型为数字化转型专家或创新业务线负责人
- 构建智能化竞品情报体系，利用生成式AI和自动化工具处理海量非结构化数据，实现情报可视化与自动预警
- 搭建并迭代竞品动态管理系统，推动情报数据在CRM等业务系统中的嵌入与全生命周期管理
- 进行深度行业研究，输出战略级洞察报告，并通过数据建模验证新能源车险等新兴商业模式的可行性
- 精通Prompt Engineering及主流大模型应用，具备SQL取数与数据清洗能力，能高效处理非结构化数据
- 拥有B端产品思维，能清晰绘制业务流程图和数据流向图，与开发团队无障碍沟通接口与字段逻辑
- 对新能源汽车产业链及主机厂金融政策有高度业务敏感度，具备战略级行研与商业测算能力
申请策略
- 提前了解平安集团在新能源车险、汽车金融领域的最新布局与产品动态，面试时展现业务洞察力
- 准备一份针对某新能源车企竞品的简要分析报告或数据看板设计原型，作为面试加分项
- 突出独立搭建数据监控平台或竞品监控系统的实战案例，量化系统带来的业务提效或决策支持价值
- 强调生成式AI工具在实际工作中的应用场景及提效成果，展示Prompt Engineering的落地经验
- 展示对新能源汽车产业链或汽车金融政策的深刻理解，可附上相关的分析报告或数据看板设计原型
- 深入学习Prompt Engineering及AI Agent工作流搭建，提升非结构化数据处理与自动化能力
- 强化SQL与数据建模技能，熟悉B端系统架构、数据字典设计以及数据流向规划
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果
- 重点突出系统搭建前后的数据对比与业务价值
- 系统设计框架：业务痛点-数据流向-功能模块-业务价值
- 清晰展示B端产品逻辑
- 行研分析框架：宏观趋势-微观竞品-自身策略
- 展现对新能源汽车产业链的深度理解
- 请分享一个你从0到1搭建竞品监控系统或数据驾驶舱的完整案例，遇到了哪些难点？
- 如何利用生成式AI处理海量非结构化竞品数据？请举例说明你的Prompt设计思路与优化过程
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
薪资面议，但基于3-8年经验及上海地域，结合大型上市金融集团背景，整体薪酬福利具备市场竞争力。
薪资信号面议 (2千–4万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及生成式AI应用、数据中台及战略级行研，技术前沿且能接触核心业务，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成式AI、Prompt Engineering、Python、RPA、AI Agent、SQL、数据建模
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与WLB，大型金融集团通常有较规范的作息，但战略级项目可能伴随一定工作压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
聚焦新能源汽车产业链与新兴金融模式，推动行业数字化转型与模式创新，具有较强的时代意义与行业价值。
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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