【开平】AI产品经理

优缺点分析

角色解读

• 在AI+保险领域深耕，成为金融科技产品专家，未来可晋升为产品总监或AI产品线负责人
• 积累大模型和AIGC落地经验，可向更前沿的Agent智能体、多模态等方向拓展，成为行业领先的AI产品人才
• 凭借保险业务理解，可横向转型至其他金融科技产品岗位，或进入互联网大厂从事AI产品相关工作
• 深入保险业务场景（营销、核保、理赔等），通过用户调研和数据分析挖掘痛点，设计AI解决方案并输出PRD和原型
• 与算法和工程团队紧密协作，推动大模型、语音交互等AI模型的优化和落地，确保产品按时交付并达到业务目标
• 设计AB测试和数据埋点，监控产品核心指标（如外呼转化率），基于数据驱动持续迭代产品
• 与保险业务和运营团队合作，推广AI产品落地，提供培训和支持，同时跟踪行业前沿应用探索创新
• 年以上AI产品经验，有AI外呼或AIGC产品从0到1的成功案例，熟悉保险业务流程
• 掌握大模型（LLM）、语音交互（ASR/TTS）、Prompt工程等关键技术，能与算法工程师高效沟通
• 具备数据敏感度，熟练使用SQL、Excel进行产品数据分析，了解AB测试和效果评估
• 出色的跨部门沟通和项目管理能力，能平衡业务需求与技术可行性

申请策略

• 申请时关注众安在AI保险方向的战略布局，可在求职信中表达对该领域的热情和具体想法
• 准备一个完整的AI产品案例，从需求分析到上线复盘，展示全生命周期管理能力
• 重点突出AI外呼或AIGC产品从0到1的完整项目经验，包括产品目标、设计方案、落地效果和量化指标
• 强调对保险业务的理解，如核保、理赔等流程优化案例，以及与大模型、语音技术相关的项目成果
• 展示数据驱动能力，如AB测试设计、数据分析提升转化率等具体实例，并附上SQL或工具使用经验
• 突出跨部门沟通和项目管理经验，尤其是与技术、业务团队协作的成功故事
• 如对保险业务不熟，可提前学习保险核心流程（核保、理赔、客户服务），并了解Agent智能体、多模态等前沿概念
• 强化Prompt工程和AIGC工具使用（如Claude、GPT API），提升与算法团队的技术对话能力

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出量化成果和个人贡献
• 对于技术评估问题，先明确业务目标，再选择适当指标（如准确率、转化率），并说明如何通过AB测试验证
• 对于分歧处理，强调以数据和业务价值为决策依据，展现沟通和妥协智慧
• 请分享一个你负责的AI外呼或AIGC产品从0到1的项目，遇到了哪些挑战？如何解决的？
• 如何评估AI模型在保险业务中的效果？你会设计哪些指标？
• 描述一次你与算法团队就技术方案产生分歧的经历，你如何处理？
• 你对大模型在保险行业的应用前景怎么看？有哪些创新场景值得探索？
• 如何平衡业务需求与技术可行性？请举例说明