新紫光集团
AI产品经理8248
AI产品经理8248
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
Ai产品管理
Bi
Langgraph
Rag
Sql
大模型
AI 估算 · 25k–45k
AI产品经理薪资较高，结合上市大厂背景及3年+经验要求，预估月薪2.5-4.5万，14薪。
职位详情
关于这个职位
作为AI产品经理，你将负责企业级AI产品（如AI Agent、智能助手或AI中台）的全生命周期管理
你将与技术团队紧密协作，将大模型、RAG等前沿技术落地到实际业务场景中，并通过数据驱动持续优化产品效果
该职位适合有AI产品经验、具备技术理解力和数据分析能力的产品专家
最低要求
学历与经验： 本科及以上学历，计算机、人工智能、统计学或相关专业硕士优先
具备3年以上产品经理工作经验，其中至少1年以上企业级AI产品落地经验
AI产品能力： 有完整的AI Agent、AI Copilot/助手或AI中台产品从0到1落地经验者优先
熟悉Skill、RAG、MCP、多智能体编排等核心技术原理及应用边界
产品基本功扎实： 精通产品设计方法论，具备优秀的结构化思维与文档能力
能独立完成复杂业务的需求抽象、流程设计及数据分析，熟练使用Axure/Figma等原型设计工具
对自己负责的产品有清晰的演进规划和路线图认知，以扎实的专业判断驱动团队达成共识
数据分析能力：具备扎实的数据分析功底，能独立搭建AI产品专属评估指标体系（如任务完成率、响应准确率、Token消耗效率等）
熟悉SQL/BI等数据分析工具，善于从海量日志与用户行为数据中提炼有效洞察，以客观数据结论驱动产品迭代决策，形成“分析-验证-优化”的产品演进迭代闭环
技术理解力： 对大模型相关技术栈有较深理解，能与技术工程师进行同频对话，准确判断技术可行性与实现成本
综合素质： 具备极强的自驱力与好奇心，对AI新产品和技术保持高度敏感
具备出色的结构化表达与跨层级沟通能力，能将复杂的AI技术逻辑清晰转化为业务方/客户可理解的价值语言
工作职责
产品设计与规划：负责公司企业级AI产品（AI Agent、智能助手或AI中台）的全生命周期管理，包括需求调研、产品路线图制定、PRD撰写及原型设计，统筹需求分析、迭代排期、资源协调与风险管控，确保产品按时按质按量交付
Agent/中台能力建设：深入理解企业业务场景，设计多Agent协作流程、Skills技能包及工作流编排
或负责AI中台的能力抽象与标准化，提升模型能力在不同业务线的复用率与接入效率
技术协同与落地：紧密联动工程及业务团队，将大模型、RAG、Memory等前沿技术与实际业务痛点结合，推动产品高质量交付，并对产品的可用性、准确率及用户体验负责
数据驱动迭代：建立AI产品评估体系，熟练运用SQL/BI工具进行多维度数据分析，并结合用户反馈持续优化产品效果
关注ROI指标，确保AI产品为企业带来可量化的降本增效价值
行业洞察与创新：持续追踪AI领域最新技术动态（如Agentic AI、多模态、端侧模型等），结合竞品分析与行业最佳实践，挖掘新的业务增长点并保持产品竞争力
优先资格
加分项：有互联网或中大型集团数字化产品经验
有开源AI项目贡献经历，或在AI社区有深度技术/产品内容输出
熟悉WorkBuddy等主流Agent产品，并能深度剖析相关产品的核心理念
有垂直领域（如芯片、制造、金融、能源等）AI智能体落地经验
具备代码阅读或开发/调试能力（如Python/Java），熟练使用各类AI产品或工具
熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流AI Agent开发框架或平台
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI产品赛道热门，大模型和Agent方向处于高速增长期，职业前景广阔
- 新紫光集团为上市大厂，平台大、资源多，能接触多种业务场景
- 工作内容涉及前沿技术（RAG、多智能体等），技能积累快
- 薪资水平有竞争力，且大厂福利完善
- AI产品落地难度大，需要较强的技术理解力和跨部门协调能力
- 产品迭代速度快，需要持续学习和跟进最新技术动态
缺点 / 挑战
- 作为产品经理，需要同时兼顾业务价值和技术可行性，平衡难度较高
- 适合有AI产品经验、技术理解力强、喜欢前沿技术挑战的产品经理，尤其是对Agent或AI中台方向有热情的人
角色解读
- 纵向发展：高级AI产品经理、AI产品总监、AI事业部负责人
- 横向拓展：可转型为AI解决方案架构师、AI产品运营或AI技术产品专家
- 行业深耕：在AI Agent或中台方向成为专家，参与行业标准制定
- 负责AI产品全生命周期管理，从需求调研到产品路线图、PRD撰写及原型设计
- 设计多Agent协作流程或AI中台能力抽象，提升模型复用率
- 与技术团队协同，将大模型、RAG等技术落地到业务场景中
- 通过SQL/BI进行数据分析和用户反馈，持续优化产品效果
- 扎实的产品设计方法论，熟练使用Axure/Figma等工具
- 数据分析能力：能搭建AI产品评估指标，熟练使用SQL/BI
- 技术理解力：熟悉大模型技术栈（RAG、Agent、MCP等），能与工程师高效沟通
- 自驱力与好奇心：对AI前沿技术保持敏感，能将技术转化为业务价值
申请策略
- 面试前了解新紫光集团的业务板块（如芯片、制造、金融等），准备AI在该领域的应用案例
- 可以提前试用主流Agent产品（如WorkBuddy），并准备对其核心设计理念的分析
- 突出AI产品从0到1的落地经验，尤其是Agent、Copilot或AI中台项目
- 强调数据分析能力：展示如何用SQL/BI建立评估指标并驱动产品迭代
- 体现技术理解力：列出熟悉的大模型技术栈（RAG、LangChain等）和与工程师协作的案例
- 如果有开源贡献或技术博客，务必列出，作为加分项
- 如果还不熟悉LangChain、LangGraph、Dify等框架，建议提前学习并动手实践
- 补充垂直领域知识（如芯片、制造等），增加匹配度
面试指南
- STAR原则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
- 技术+业务结合：先分析技术可行性，再强调如何转化为业务价值
- 数据驱动：任何决策都要有数据支撑，展示你如何通过数据发现问题、验证假设
- 请分享一个你从0到1负责的AI产品案例，包括需求、设计、落地和迭代过程
- 如何为一个AI Agent产品设计评估指标体系？请举例说明
- 你如何与工程师协作，确保技术方案在可行性和业务价值之间的平衡？
- 对当前Agentic AI的发展趋势有何看法？你认为企业级AI中台的关键挑战是什么？
- 如果一个AI产品的准确率只有80%，你会如何改进？请从数据、模型、产品层面分析
职位点评
72
综合评分
上市大厂AI产品岗，前沿技术栈，成长空间大，但WLB一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最适合注重技能成长和前沿技术挑战的求职者，对工作生活平衡要求较高的候选人需谨慎。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
上市大厂，薪资有竞争力，福利完善，但未在JD中明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术（大模型、Agent等），有完整产品生命周期经验，成长性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agent、MCP、LangChain、LangGraph、Dify
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅为现场办公，未提及弹性工作或WLB，大厂工作强度可能较高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
企业级AI产品能带来降本增效，有一定社会价值，但主要面向企业，使命导向不明显。
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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