中国平安
资深产品经理（AI方向）
资深产品经理（AI方向）
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
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
Llm
Llmops
Rag
人事数字化
向量数据库
提示工程
数据治理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
金融集团内部AI产品岗，技术栈前沿、成长性强，薪资面议、工作强度与协同成本偏高。
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
5.8万
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 12950 个在招 · 其中AI产品经理 15 个
市场机会
选择面较广
深圳 · AI产品经理 · 87 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个面向平安集团内部人事与企业管理场景的资深 AI 产品岗：需要你来规划并落地 LLM、RAG、AI Agent 等在企业 HR 场景中的应用，主导集团重点 AI 项目从调研、设计到上线并持续运营，同时负责运营数据治理与模型评估，推动集团管理的智能化与自动化升级
最低要求
工作经验
(1) 8年以上大型集团企业管理数字化及AI相关经验（人事方向）
(2) 5年以上产品经理经验，具备金融科技或AI原生产品0-1落地经验
(3) 有20人以上团队管理经验
专业能力
(1) 熟悉金融科技、保险科技或企业服务类产品
(2) 熟悉AI技术栈（向量数据库、语义搜索、模型编排等）
(3) 了解LLMOps全流程（提示工程、模型评测、可观测性、成本治理）
综合素质
(1) 逻辑清晰，数据驱动，具备跨团队协同与复杂项目推动力
(2) 拥抱AI原生工作流，善用AI工具提效，具备创新意识与抗压能力
工作职责
负责金融保险集团在人事企业管理领域的AI产品规划、设计与落地，推动企业运营管理的智能化、自动化升级
产品规划
(1) 能独立主导集团重点AI项目端到端的完整交付
(2) 深入理解人事管理流程与痛点，开展AI应用调研，制定产品战略与路线图
(3) 主导多个AI产品设计，聚焦高价值场景，推动集团全面数字化和智能化
研发落地
(1) 结合LLM、多模态、AI Agent、RAG等技术，并保持对最新AI技术的敏感度，推动产品开发与上线
(2) 联动业务、算法、数据、研发、测试等团队，确保技术方案可行、功能满足业务需求
(3) 负责企业运营数据治理与指标体系建设，保障数据质量与可用性
持续运营
(1) 收集用户反馈与数据表现，持续优化产品体验与效果
(2) 建立模型评估机制，关注幻觉控制、合规性与成本效率
(3) 快速响应数据需求与系统问题，保障产品稳定运行
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大型金融集团内部场景复杂、数据丰富，AI落地样本具有很强的方法论价值
- 技术栈前沿（LLM、Agent、RAG、LLMOps），可在真实业务中持续打磨技术与产品能力
- 面向集团内部人事与企业管理，需求方明确、价值可度量，产品成果较易被看见
- 集团级重点AI项目资源投入相对充足，产品与团队管理双线成长
- 大型集团组织复杂、流程长，跨部门协同成本高，项目推进周期可能较长
- 人事数据敏感、合规要求高，幻觉控制与数据安全会显著约束产品设计空间
- 适合有多年的企业数字化/AI产品经验、熟悉LLM技术栈并带过团队，愿意在大型金融集团内推动复杂AI落地的人
缺点 / 挑战
- 既懂AI技术又懂HR业务的复合要求高，同时需要承担项目压力与抗压要求
角色解读
- 在金融+AI交叉领域积累稀缺的行业Know-how，逐步成为企业级AI产品负责人
- 从单一产品线扩展到集团级智能平台或数字化负责人，向AI产品总监等管理岗发展
- 沉淀LLMOps与企业数据治理方法论，可迁移到咨询、创业或其他行业的智能化转型场景
- 负责集团人事与企业管理场景的AI产品规划：调研HR流程痛点，制定产品战略与路线图，聚焦高价值场景立项
- 主导集团重点AI项目端到端交付，从需求定义、方案设计到上线验证，独立推动跨团队落地
- 联动业务、算法、数据、研发、测试团队，评估技术可行性，并负责企业运营数据治理与指标体系建设
- 上线后持续运营：收集反馈与数据表现，建立模型评估机制，管理幻觉、合规与成本效率
- 大型集团企业管理数字化与AI经验，尤其是人事/HR方向，并有多年产品经理实操与0-1落地经历
- 对LLM、多模态、AI Agent、RAG有实战理解，熟悉向量数据库、语义搜索、模型编排等技术栈
- 了解LLMOps全流程，包括提示工程、模型评测、可观测性与成本治理
- 跨团队协同与复杂项目推动力，数据驱动决策，并具备带20人以上团队的管理经验
申请策略
- 面试前了解平安集团的组织架构、HR数字化现状与AI战略方向，便于对齐业务语言
- 准备一页纸说明你如何识别高价值场景、如何取舍并测算ROI，体现产品判断力
- 突出人事/企业管理数字化项目的端到端交付案例，用量化业务收益说明成果
- 单列AI原生产品0-1落地经历，写明LLM/RAG/Agent在真实业务中的具体应用与效果
- 体现团队管理跨度与跨部门（业务、算法、数据、研发）协同经验
- 补充数据治理、指标体系建设、模型评测与成本治理的具体做法与产出
- 系统补齐LLMOps知识：提示工程、评测集构建、可观测性、成本优化
- 熟悉向量数据库、语义搜索与模型编排工具链，能独立与技术团队讨论方案
面试指南
- 案例类问题用「背景—目标—方案—指标结果—复盘」结构，重点讲你的判断与取舍
- 技术类问题先给结论，再对比方案与选型依据，最后落到可量化指标
- 管理类问题用具体机制说明，如评审流程、例会节奏、指标看板与协同分工
- 请讲一个你主导的AI产品从0到1的完整案例，包括场景选择、技术选型与最终业务效果
- 在人事/企业管理场景中，你如何识别高价值AI应用并排定优先级？
- 你如何控制大模型幻觉、满足合规要求，同时兼顾成本效率？
- 你如何管理20人以上团队，与算法、数据、研发团队怎么分工协作？
- 当业务方诉求在技术上不可行时，你会怎么处理？
职位点评
薪资福利68
成长发展88
工作生活52
使命价值70
薪资福利
68中等
JD未披露薪资与福利细节，薪资为面议，具体待遇需在面试中确认；岗位层级较高，但补偿信息透明度有限。
薪资信号面议 (4.5千–7.0万/月)
成长发展
88较高
岗位直接使用LLM、Agent、RAG等前沿技术，覆盖LLMOps全流程并涉及集团级重点项目，技术与产品成长空间明显。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、多模态、AI Agent、RAG、向量数据库、语义搜索、模型编排、LLMOps、提示工程、模型评测、数据治理
业务类型cost_center
工作生活
52较低
JD未说明办公模式与作息安排，但明确要求抗压能力，且需承担集团重点项目的推动压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
岗位推动大型金融集团人事与企业管理智能化，具有一定行业示范价值，但主要面向内部效率提升，社会影响力偏中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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