蚂蚁集团
蚂蚁集团-AI增长产品经理（保险服务）-蚂蚁保
蚂蚁集团-AI增长产品经理（保险服务）-蚂蚁保
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
A/B测试
Ai产品经理
Llm
Prompt Engineering
Rag
保险科技
增长策略
用户运营
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
顶尖大厂、前沿AI技术栈、高成长潜力、核心业务岗
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
4.5万
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
约 760 个在招 · 其中产品经理 59 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 产品经理 · 约 320 个在招
职位详情
关于这个职位
负责蚂蚁保AI驱动的增长产品规划，利用LLM和Agent技术构建智能化用户服务与决策体系
通过数据分析和A/B实验优化增长策略，提升用户体验、留存及转化率，推动AI技术在保险场景的规模化落地
最低要求
年以上AI产品、增长产品、策略产品或智能营销相关经验，有AI产品从0到1的完整落地经验，具备明确的业务增长成果
熟悉LLM、Agent、Prompt Engineering、RAG等大模型应用技术，有AI Agent、智能推荐、个性化服务或智能决策相关实践经验
具备较强的用户洞察与增长策略能力，熟悉用户生命周期管理、用户分层、行为分析及个性化运营，对提升用户活跃、留存和转化有成熟方法论
具备数据分析与实验设计能力，熟悉A/B实验、策略评估及效果归因，能够通过数据驱动产品决策和持续迭代
具备优秀的业务抽象、产品设计及跨团队协作能力，能够推动AI技术在复杂业务场景中落地，并取得可量化的业务成果
工作职责
负责AI驱动的保险服务增长产品规划与建设
围绕用户全生命周期，探索智能导购、主动服务与长期用户经营相结合的创新增长模式，持续提升用户体验、服务效率及业务转化
基于Agent架构与大模型能力，构建智能化用户理解与服务决策能力
结合用户特征、行为数据及服务场景，挖掘潜在需求与增长机会，推动个性化、智能化的用户服务体验落地
负责AI服务增长策略设计与产品落地
探索用户分层、主动互动、智能触达、个性化推荐等核心能力，结合业务目标持续优化服务策略，实现用户活跃、留存及转化提升
建立数据驱动的增长评估与迭代机制
通过数据分析、效果归因、A/B实验及AI策略评测，持续优化产品体验和增长效果，推动AI能力在实际业务场景中的规模化应用
推动跨团队协作及AI产品能力建设
协同算法、研发、业务及运营团队，将AI技术能力与保险服务场景结合，沉淀可复用的智能服务与增长产品能力
优先资格
有保险、金融科技、智能导购、AI Agent或用户长期经营相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与大模型应用的最前沿，技术栈极具竞争力
- 依托蚂蚁集团平台，拥有海量数据和丰富的业务场景
- 直接参与核心增长业务，业绩成果易于量化和展示
- 团队技术实力雄厚，有利于个人专业能力的快速提升
- AI技术迭代极快，需要保持高强度的持续学习能力
- 跨团队协作复杂，需平衡技术可行性与业务需求
- 保险行业监管严格，需在合规前提下进行创新
- 适合具备3年以上经验、对AI技术有深刻理解且追求业务增长结果的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 业务压力大，需对最终的用户增长指标负责
角色解读
- 向AI产品专家方向发展，成为行业内的AI应用标杆人物
- 晋升为高级产品经理或产品总监，负责更大规模的AI业务线
- 转型为AI战略顾问或创业，专注于垂直领域的AI解决方案
- 规划并落地AI驱动的保险服务增长产品，连接技术与业务场景
- 利用LLM和Agent技术优化用户旅程，提升个性化服务体验
- 设计增长策略并通过数据实验验证效果，驱动业务指标提升
- 协调算法、研发等多方资源，确保AI能力在保险场景的有效集成
- 精通AI前沿技术（LLM、Agent、RAG）在产品中的应用逻辑
- 具备扎实的增长黑客方法论，擅长用户分层与精细化运营
- 强大的数据分析能力，熟练运用A/B测试进行策略迭代
- 优秀的跨部门沟通与项目推进能力，能推动复杂技术方案落地
申请策略
- 准备详细的AI产品案例，重点阐述如何解决传统方法无法解决的问题
- 了解蚂蚁保当前的业务现状与竞品动态，展现行业洞察力
- 突出AI产品从0到1的落地案例，强调技术选型与业务价值的结合
- 量化展示过往增长成果，如用户留存率提升、转化率优化等具体数据
- 详细列举掌握的AI技术栈（LLM、Agent等）及其在具体场景的应用深度
- 强调数据分析能力，展示如何通过A/B测试驱动产品迭代
- 深入理解大模型原理及Prompt Engineering最佳实践
- 学习最新的AI Agent架构及其在B端/C端产品中的应用模式
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景与个人贡献
- 数据驱动：用具体数据证明策略的有效性和ROI
- 技术理解：展示对AI技术边界和局限性的认知，避免过度承诺
- 业务导向：始终将技术应用于解决具体业务问题，强调价值产出
- 请分享一个你主导的AI产品从0到1落地的完整案例，遇到的最大挑战是什么？
- 如何评估LLM/Agent在实际业务场景中的效果？有哪些关键指标？
- 在设计用户分层和个性化推荐策略时，如何平衡用户体验与商业转化？
- 面对快速迭代的AI技术，你如何保持技术敏感度并将其转化为产品优势？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
蚂蚁集团作为头部互联网企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，满足高薪酬期望。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
95较高
职位涉及最前沿的LLM和Agent技术应用，且处于业务核心增长线，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Prompt Engineering、RAG、AI
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂核心业务岗通常工作节奏较快，但公司提供较好的办公环境和通勤便利。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过AI提升保险服务效率和用户体验，具有一定的社会价值，但主要驱动力仍是商业增长。
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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