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OceanBase-AI 产品经理（AI 平台 / AI Native）-OceanBase
OceanBase-AI 产品经理（AI 平台 / AI Native）-OceanBase
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AI产品经理
AI产品经理
Gtm
Llm
Maas
Prompt优化
Rag
Tob商业化
产品规划
商业化
模型推理
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
核心AI平台产品岗，技术前沿、商业化导向强、薪资偏高，但工作节奏可能较快。
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 810 个在招 · 其中AI产品经理 20 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责OceanBase AI平台的产品规划与落地，将大模型、Agent等底层AI能力转化为开发者和企业用户易用的产品
你需要主导从需求定义、产品设计到商业化GTM的全流程，并对产品的转化、续约及收入等商业指标负责
最低要求
一、基础要求
本科及以上学历，计算机 / 软件工程 / 人机交互等相关专业优先
年以上互联网产品经验，其中至少 1 年 AI 产品、模型服务平台或开发者工具产品经验
有从 0 到 1 产品经验者优先
二、技术理解力
理解 LLM 基本原理与能力边界，能区分「模型能力问题」与「产品设计问题」
深刻理解 Agent 的规划、工具调用、反思与多智能体协作模式
熟悉 ReAct等范式的适用边界
有 Agent 构建、运行、观测与治理的经验，能理解 Agent 工作过程中的原理与依赖
亲身使用过 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具，并持续关注 LLM、Agent、MCP、CLI、MaaS 等 AI 工具链的前沿动态
了解模型推理服务的工程要素：推理性能、并发与限流、模型评测、成本核算的基本逻辑
三、AI 产品能力
有 LLM 应用产品经验，理解模型输出不确定性对产品设计的挑战
有 Prompt 优化、模型调优、错误归因的实操经验
理解 Token 成本结构，具备一定的模型稳定性问题处理经验
四、用户体验与商业化能力
熟悉用户体验设计原则，能独立输出交互原型与用户旅程地图
有可用性测试实操经验，能通过数据发现体验问题与成本优化机会并推动改进
熟悉常见体验度量方法，能建立并追踪体验指标体系
具备 ToB 商业化意识，能将安全、权限、统一接入、模型治理等平台能力转化为客户可理解的采购价值
五、软实力
优秀的书面与口头表达能力，能与技术团队和开发者高效沟通
强同理心与用户洞察力，主动性强、结果导向，能在高速迭代和不确定性中自驱推进
工作职责
一、产品规划与落地
基于行业分析、用户洞察与数据分析，制定产品路线图并明确优先级
将需求清晰描述为功能目标、用户场景与验收标准
与研发、设计、算法团队高效协作，确保需求高质量落地
划清平台与周边产品（数据智能、模型服务、软硬一体交付等）的能力边界，避免重复建设与心智重叠
二、AI 能力产品化
将大模型 / LLM、Agent、RAG、记忆体、工具调用等底层能力，设计成开发者和企业用户真正好用的产品体验
深入理解 AI 能力边界，从产品设计角度最大化发挥模型优势、规避能力短板
对模型推理、模型路由等方向：负责多模型接入与上下架、模型评测与选型、模型微调、API 与配额管理、调用观测、成本与定价模型的产品化
三、商业化与 GTM
制定产品上市计划与 GTM 策略，完成 Packaging 与定价（订阅 / 用量 / 选件 / 组合售卖）
输出竞争话术、报价模型与交付口径，打通公有云与私有化两条路径，给业务线深度赋能
深入标杆客户，把 PoC 打磨成可复制的解决方案，沉淀行业模板与最佳实践
对转化、续约、用量与收入等商业指标负责
四、快速验证与迭代
具备从想法到上线跑完全程的能力，主动构建 MVP 快速验证假设
用数据和用户反馈驱动持续迭代，设计低成本验证机制，用最小代价快速试错
建立产品迭代节奏，快速响应用户反馈与市场变化，保持每周有用户可感知的优化
五、行业与竞品洞察
持续跟踪 AI Native 、Datax AI 领域的前沿进展，形成自己的判断并指导产品决策
跟踪主流模型服务平台与 Agent 平台的产品和技术演进，定期输出竞品分析，识别差异化机会
保持对新技术、新交互范式的敏感度，能够快速评估并获取一手洞察
优先资格
有开发者工具 / PLG 产品经验 / 云产品设计经验
有开源贡献、技术博客或个人项目
有面向全球开发者的产品经验
有云、数据库或 AI 平台商业化经验，或金融、制造等强合规行业的私有化项目经验
有模型服务平台（MaaS）或 AI 网关类产品经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Native与数据库结合的前沿赛道，能深度参与大模型、Agent等前沿技术的落地
- 依托庞大的生态与数据场景，产品具备极高的商业化潜力和技术壁垒
- 岗位要求兼具技术理解与商业化能力，能全面提升个人的复合型产品竞争力
- AI技术迭代极快，需要持续保持对新技术、新交互范式的高度敏感和学习能力
- 适合具备扎实技术理解力、对AI前沿技术有热情，且拥有ToB商业化落地经验的复合型产品人才
缺点 / 挑战
- 需要平衡平台能力边界与周边产品的关系，跨团队协作与沟通成本较高
角色解读
- 纵向可发展为AI产品专家或AI平台产品总监，主导更大规模的AI Native产品矩阵
- 横向可向AI商业化负责人或业务线负责人转型，全面负责产品的营收与市场份额
- 负责OceanBase AI平台的产品规划，将LLM、Agent等底层AI能力转化为开发者和企业用户易用的产品
- 主导产品的商业化与GTM策略，制定定价模型，打通公有云与私有化路径，对收入和转化指标负责
- 构建MVP快速验证假设，通过数据驱动持续迭代，保持每周有用户可感知的优化
- 深入理解LLM、Agent、RAG等AI技术原理及能力边界，能区分模型能力与产品设计问题
- 具备ToB商业化意识与GTM策略制定能力，能将技术能力转化为客户采购价值
- 熟练掌握用户体验设计原则，能独立输出交互原型并建立体验指标体系
申请策略
- 提前体验OceanBase及相关AI数据库产品，了解其在Data+AI领域的布局与竞品差异
- 准备一个自己主导的AI产品MVP案例，重点阐述如何通过数据驱动快速试错和迭代
- 突出从0到1的AI产品或模型服务平台经验，展示对LLM、Agent等技术的实际产品化成果
- 强调商业化与GTM经验，列举具体的定价策略、收入增长或PoC转化案例
- 展现对AI工具链（如Cursor、Claude Code）的深度使用体验及对前沿动态的洞察
- 深入学习Agent的规划、工具调用及多智能体协作模式，补充ReAct等范式的产品设计知识
- 了解模型推理服务的工程要素，如推理性能、并发限流及成本核算逻辑
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按照情境、任务、行动、结果的框架，重点突出你在其中的决策逻辑和数据结果
- 结构化思维：针对商业化或策略类问题，从用户价值、技术可行性、商业变现三个维度进行拆解
- 请分享一个你从0到1主导的AI产品或模型服务平台项目，你是如何定义产品边界和验收标准的？
- 在将LLM或Agent能力产品化时，你如何处理模型输出的不确定性？请举例说明
- 针对ToB客户，你是如何将模型治理、安全权限等技术能力转化为客户可理解的采购价值的？
- 如果让你为OceanBase的AI平台制定GTM策略和定价模型，你会如何思考？
- 深度体验主流Agent平台和MaaS产品（如Dify、Coze、阿里云百炼等），总结其优缺点及差异化机会
- 复习大模型基本原理、Token成本结构及推理性能优化等基础知识，确保技术沟通无障碍
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
提供具有市场竞争力的薪资福利，AI产品经理岗位属于核心业务线，整体薪酬回报处于行业前列。
薪资信号偏高 (3千–5万/月)
成长发展
90较高
岗位深度涉及LLM、Agent等前沿AI技术的产品化与商业化，技术栈极具前瞻性，个人能力成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、MCP、MaaS、Prompt优化、模型推理
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD中未提及工作模式与WLB相关信息，但作为核心业务线的AI产品岗，且要求高速迭代，工作节奏可能较快。
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
80较高
推动AI Native技术在数据库领域的落地，赋能开发者与企业用户，具有较高的行业价值和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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