资深产品经理（AI方向）

优缺点分析

角色解读

• 纵向可向集团AI产品负责人、产品总监方向发展，掌管更大范围的智能化产品矩阵
• 横向可延展到企业数字化转型、数据治理与AI平台建设等方向，积累集团级复杂项目经验
• 在金融科技+AI交叉领域形成稀缺复合背景，外部市场对这类人才的溢价空间较大
• 负责集团内控与企业管理领域的AI产品全生命周期管理，从人事管理等流程痛点调研出发，输出产品战略与路线图
• 主导多个AI产品从方案设计到研发上线，联动业务、算法、数据、研发、测试等团队推进端到端交付
• 搭建企业运营数据治理与指标体系，上线后持续跟踪反馈、做模型评估与幻觉控制，保障产品稳定与成本效率
• 扎实的产品规划能力：能独立主导集团级重点项目，做需求调研、路径拆解和路线图设计
• 对AI技术栈有真实理解：LLM、多模态、AI Agent、RAG、向量数据库、语义搜索、模型编排，以及LLMOps全流程
• 金融/保险科技或企业服务类产品经验，理解大型集团的内控与企业管理流程
• 跨团队推动力与团队管理能力，能协调算法、数据、研发多方并带过较大规模团队

申请策略

• 投递前了解平安集团近年在AI与数字化转型上的公开布局，面试中能对应到具体业务线会更有说服力
• 简历和沟通中突出「集团级、跨团队、端到端」三个关键词，与该岗位的层级定位保持一致
• 重点突出AI原生或金融科技产品从0到1的完整落地案例，写清业务问题、方案设计、上线结果与量化收益
• 明确呈现团队管理规模与管理方式，如带领的产品/跨职能团队人数、协作机制与人才培养成果
• 把LLM、RAG、Agent、向量数据库、模型评测等技术关键词与实际项目对应起来，避免只写名词
• 补充数据治理与指标体系建设的经历，这是JD中明确要求的独立职责
• 系统梳理LLMOps全流程知识，包括提示工程、模型评测方法、可观测性指标与Token成本治理，能讲清落地细节
• 补足对大型集团内控、人事管理流程的理解，可通过行业报告或公开资料熟悉企业管理的核心环节

面试指南

• 用「背景—问题—方案—结果」的STAR结构讲案例，务必给出可量化的业务结果与个人贡献边界
• 涉及技术选型时，先说业务约束与目标，再解释为什么选RAG/Agent而不是其他方案，体现决策逻辑而非堆砌名词
• 涉及管理与协同的问题，讲清机制设计（评审机制、指标对齐、灰度节奏）和一次具体的冲突化解过程
• 请举一个你主导的AI产品从0到1落地的完整案例，说明业务痛点、方案选择与最终效果
• 在AI产品中你如何做模型评估与幻觉控制？如何平衡效果、合规与成本？
• 你如何推动算法、数据、研发、业务多方协同？遇到分歧时怎么处理？
• 你带过最大的团队规模是多少？在团队管理和人才培养上有哪些做法？
• 面向内部管理与内控场景，你会如何识别高价值切入点并制定产品路线图？