叮咚买菜
供应链产品Agentic SaaS方向(J15300)
供应链产品Agentic SaaS方向(J15300)
发布于 2 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
Ai产品
B端产品
Llm
Prompt工程
供应链
大模型
库存计划
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
上市企业核心业务线、前沿AI Agent技术栈、成长空间大，但工作强度与WLB未明确。
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
4.8万
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
86 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 产品经理 · 约 510 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责主导AI技术在供应链场景（如采购、库存计划等）的产品落地，推动系统向Agent调用能力演进
需要深入理解供应链业务痛点，结合大模型和智能Agent技术，打造高效的数字化解决方案，并持续探索AI前沿应用
最低要求
本科及以上学历
年以上B端产品经验，其中至少3年聚焦供应链领域
有AI产品落地经验，具备从0到1的落地经历，熟悉大模型应用、智能Agent产品设计
了解Agent Skill化、Prompt工程等趋势，能将AI转化为可落地的产品能力
善于与研发、算法、运营、业务等多方协作，推动项目高效落地
工作职责
主导AI在供应链场景的产品落地：深入供应链计划领域（包含且不局限于采购供应商、库存计划（预测、补调、库存健康、S&OP等）、货品库存仓网基础服务等），识别高频、高痛、重复性强等业务环节，通过AI助力业务全面、高效解决问题，且针对复杂场景能给予更多决策输入，最终沉淀数字资产
例如：基于LLM的异常根因分析与智能报告生成等
推动系统从‘人操作工具’向‘Agent调用能力’演进
持续追踪AI前沿应用，探索新场景，推动创新
优先资格
供应链、计算机、运筹、统计等相关专业优先
B、供应链方向的AI产品落地经验更优
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与供应链交叉的前沿赛道，Agentic SaaS是当前产业互联网最具潜力的方向之一
- 依托庞大的生鲜供应链真实场景，拥有极佳的AI落地土壤和数据资产
- 已上市企业，业务基本盘稳固，能为个人履历提供强有力的背书
- AI在供应链复杂场景的落地难度大，需要平衡技术理想与业务实际ROI
- 适合具备扎实供应链业务底盘，同时对AI大模型和Agent技术有浓厚兴趣及落地经验的复合型产品专家
缺点 / 挑战
- 跨部门协同要求高，需同时拉通算法、研发、运营和业务方，沟通与推进成本较高
角色解读
- 向AI产品专家或供应链产品总监方向发展，成为懂业务+懂AI的复合型领军人才
- 随着Agentic SaaS在产业互联网的普及，可转型为AI商业化负责人或业务线一号位
- 深入供应链计划领域（采购、库存、仓网等），挖掘业务痛点并设计AI解决方案
- 推动传统供应链系统向Agent智能调用演进，设计基于LLM的异常分析与报告生成等功能
- 追踪AI前沿技术，探索供应链场景下的新应用并推动产品创新落地
- 具备扎实的B端供应链产品经验，熟悉采购、库存计划、S&OP等核心业务链路
- 深刻理解大模型及智能Agent技术，掌握Prompt工程，能将AI能力转化为实际产品功能
- 优秀的跨部门沟通与项目管理能力，能协同研发、算法和业务团队推动复杂项目落地
申请策略
- 在面试前深入了解公司的供应链模式及近期在AI方面的公开布局或产品动态
- 准备1-2个在过往经历中如何通过AI技术解决供应链高频痛点的完整故事（STAR法则）
- 重点突出在供应链领域（如库存计划、采购等）的B端产品从0到1经验及业务成果
- 详细阐述过往AI产品落地案例，特别是大模型、Agent在B端场景的应用及实际业务收益
- 展示跨部门推动复杂项目落地的能力，体现与算法、研发团队的协作经验
- 深入学习Agent Skill化、LLM应用架构及Prompt工程，了解当前AI Agent的最新技术趋势
- 复盘并深化对供应链计划（S&OP、补调、库存健康）的理解，提升业务抽象与建模能力
面试指南
- STAR法则：针对案例题，清晰描述背景、任务、行动和结果，重点突出AI带来的业务增量
- 业务+技术双重视角：回答设计题时，先讲业务痛点和目标，再讲技术实现路径（如Agent架构、Prompt设计），最后讲评估指标
- 请分享一个你主导的AI在供应链场景落地的案例，遇到了哪些挑战，如何解决的？
- 你如何理解从‘人操作工具’向‘Agent调用能力’的演进？在供应链场景中具体如何设计？
- 基于LLM的异常根因分析，你会如何设计产品方案？如何保证大模型输出的准确性和可用性？
- 在跨部门协作中，如果算法团队认为业务需求在技术上难以实现，你如何推进？
- 复习供应链核心链路（采购、库存、S&OP）的指标与痛点，准备相应的AI赋能思路
- 了解当前主流大模型及Agent框架的基本原理和产品化边界
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
已上市企业，高级产品岗叠加AI热门方向，薪资竞争力较强，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
90较高
处于AI+供应链的前沿交叉领域，能深度参与Agentic SaaS的从0到1建设，技术成长与业务视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Prompt工程、Agent Skill化、大模型
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与加班情况，但作为核心AI创新岗，工作节奏和强度可能较大。
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
75中等
推动传统供应链向智能化演进，利用AI解决高频痛点，具有较高的行业创新价值和社会效率提升意义。
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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