电通
Manager, AI Product Development
Manager, AI Product Development
发布于 1 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产品经理
Multi-Agent
Rag
产品路线图
媒体规划
数据合规
生成式Ai
用户体验
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
跨国广告巨头核心地段，前沿AI技术应用，复合背景要求高，职业发展潜力大
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
16.0万
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
46 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责电通Media Practice的AI产品策略、交付与运营，主要服务媒体规划与成效营销团队
你需要深入理解广告业务流程，定义AI产品在消费者洞察、受众定义及预算配置等场景的应用，管理从需求文档到模型评估的全生命周期，并推动内部工具落地与数据合规治理
最低要求
理解媒体规划或数位投放的流程与指标（受众定义、预算分配、Reach/Frequency、CPM/CPA），能与Planner、Optimizer讨论并转成产品需求
理解生成式AI的能力与限制，能与工程团队讨论Prompt、RAG、Agent、评测与人工复核的取舍
中英文书面与口头沟通流利
工作职责
深入理解Media Planner、Buyer、Optimizer的工作流程，找出消费者洞察、受众定义、媒体策略、预算配置、KPI预估等场景的痛点与产品机会
维护「受众、规划、活化」路线图，依使用者价值、资料可用性、技术可行性、成本与风险排定优先级，并清楚说明不做什么
追踪外部AI与广告科技工具及同业方案，评估尚未涵盖的工作（例如成效行销、下游执行）是否投入、何时投入
撰写产品需求文件，内容包含使用情境、使用者流程、资料需求、AI输出要求与验收标准（评测集、错误容忍度、需要人工复核的情境）
建立AI输出的评估与回馈机制，检查资料来源能否追溯、洞察是否合理、规划是否可用，管理幻觉与错误引用数据的风险
管理开发进度、相依事项与交付风险，在品质、时程与成本之间提出取舍
与工程、数据、设计团队合作，并与集团内其他AI产品（创意、洞察、消费者数位分身、内部AI平台）对齐介面、资料流与分工
与各业务单位规划试用、教育训练与种子教师机制，推动同仁持续使用，并把产品融入日常流程
定期访谈与观察使用者，把回馈转成产品改善
支援业务团队在客户提案中运用AI产品，清楚说明产品能力、资料依据与使用限制
定义并追踪采用与成效指标，包含目标使用者触及、持续使用、任务完成率、作业时间节省、产出品质与提案应用案例
追踪模型用量与费用，分析各使用情境的成本效益，并与工程团队协作优化
与资料及治理团队协作，落实调查数据与客户资料的授权、权限与隐私要求，配合台湾与亚太区的产品治理审查
定期向主管与高阶主管报告进度、采用、成本与风险，并协调各业务单位之间的需求冲突
优先资格
具媒体代理商、媒体方或广告科技工作经验
用过消费者调查数据
具LLM评测、Multi-agent系统或AI成本优化经验
推动过企业内部工具导入，例如教育训练、种子使用者社群
参与过AI治理、资料隐私或资安审查
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处全球顶级广告集团，拥有海量的真实广告业务场景和数据资源
- 接触前沿的GenAI技术在B端复杂流程中的应用，技术含金量高
- 职业稳定性较好，且能积累稀缺的“AI+广告”复合经验
- 需要在传统广告业务与新兴AI技术之间寻找平衡，内部推广阻力可能较大
- 对业务理解深度要求极高，非纯技术背景难以胜任
- 适合有广告/营销行业背景，且对AI技术有深刻理解的资深产品经理
- 或希望从纯技术转向业务驱动型AI管理的专家
缺点 / 挑战
- 需处理复杂的AI伦理、数据隐私和幻觉问题，合规压力大
角色解读
- 可向更广泛的AI产品总监方向发展，或转型为广告科技领域的业务负责人
- 随着AI在营销行业的渗透，该角色将成为连接技术与商业价值的核心枢纽
- 制定Media Practice AI产品的战略路线，连接消费者数据与媒体规划流程
- 编写PRD并管理AI模型（如LLM、Agent）的开发、测试与合规性
- 推动内部工具落地，培训业务团队使用，并对产品的采用率和成本负责
- 深刻理解广告行业流程（Planner/Buyer工作流）
- 掌握生成式AI技术边界（Prompt/RAG/Agent）
- 具备优秀的跨部门沟通能力（工程、数据、业务）
- 熟悉数据隐私与AI治理规范
申请策略
- 准备具体的案例，说明如何评估AI输出的准确性与可靠性
- 展示你对广告行业痛点的独特见解，以及如何用AI解决这些痛点
- 突出过往项目中如何将AI技术（特别是LLM/Agent）应用于具体业务流程
- 强调数据合规、成本控制及用户采纳率的提升案例
- 展示对广告行业术语（CPM, Reach, Frequency）的熟练掌握
- 深入学习RAG架构、Prompt Engineering及AI Agent的设计模式
- 了解最新的AI治理框架和数据隐私法规（如GDPR、台湾个资法）
- 提升项目管理与跨团队协调能力
面试指南
- 使用STAR法则回答行为面试题
- 对于技术问题，结合业务场景解释技术选型的权衡（Trade-off）
- 对于推广问题，强调用户赋能、培训机制和反馈闭环
- 你如何评估一个AI功能在广告业务中的实际价值？
- 面对AI模型的幻觉问题，你在产品设计中有哪些具体的缓解机制？
- 如何推动传统广告人员接受并使用新的AI工具？
- 请描述你过去管理AI项目成本的经验
- 复习Dentsu的业务模式和主要产品线
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为已上市的跨国巨头，提供稳定的薪酬体系和完善的福利，但JD未提及具体薪资范围，属于市场水准偏上。
薪资信号未披露（AI估算：1.2–20.0万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿的GenAI、Multi-agent系统在复杂业务场景的应用，技术栈先进，且有大平台背书，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Generative AI、LLM、RAG、Agent、Multi-agent、Prompt
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点位于台北市信义区核心地段，交通便利。但作为Manager级别，需协调多方需求并汇报给高管，工作压力可能较大，WLB未明确提及。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过AI提升媒体规划的效率和精准度，间接促进商业效率，具有一定的社会影响力，但主要偏向商业价值。
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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