联想
AI Engineering Sr. Project Manager
AI Engineering Sr. Project Manager
发布于 大约 2 小时前中层管理(经理/总监)
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
Ai Agent
Multi-Agent
Rag
Saas
Tob
产品设计
办公自动化
商业化
大模型
AI 估算 · 35k–50k
联想作为跨国巨头，AI项目经理薪资在北京具有竞争力，技术难度高且稀缺，预估月薪35-50K。
职位详情
关于这个职位
该职位是联想CSAS全栈客服AI解决方案的高级项目经理，负责ToB客户的需求梳理、商业化产品设计及AI场景落地
你将参与智能客服、办公自动化等垂直领域的AI Agent解决方案规划，并作为业务与研发的桥梁，确保产品高可用交付
适合有3-5年ToB产品经验，深度理解AI Agent技术的人才
最低要求
本科及以上学历，具备3-5年以上ToB商业化产品设计经验，熟悉SaaS、企业服务、智能客服或办公自动化（OA）类产品的业务逻辑和架构体系
深度理解AI Agent、多智能体（Multi-Agent）架构、RAG（检索增强生成）、工作流编排（Workflow）以及Function/Tool Calling的业务逻辑和实现原理
具备极强的复杂业务场景抽象能力和逻辑思维，能够熟练输出高质量的业务流程图、原型图及产品需求文档（PRD）
熟悉当前主流大模型的能力上限，具备出色的成本意识，能与解决方案架构师和研发团队（FDE）高效对话，在技术可行性与商业价值之间找到最佳平衡
工作职责
需求梳理与商业化产品设计：深度参与CSAS全栈客服AI解决方案（如“Lights-Out”无人化联络中心、智能语音/BI Agent等）的规划
负责ToB客户的需求拆解，完成目标客户画像（ICP）定义、产品原型设计、版本规划及商业化落地，搭建连接市场需求与技术执行的桥梁
AI场景落地与行业方案输出：聚焦企业服务、智能客服及办公自动化等垂直领域，深度挖掘业务痛点，输出标准化、可复制的行业级AI Agent解决方案
Agent业务逻辑与蓝图设计：深度理解底层AI Agent技术，输出清晰的Agent流程蓝图（Workflow Blueprints）、角色设定（Personas）和任务流转链路（Task Chains）
设计多智能体协同、RAG（检索增强生成）及工具调用（Tool-Calling）的实际业务交互逻辑
技术边界与研发协同把控：作为业务与研发的桥梁，清晰认知大模型（LLM）与Agent技术的边界与能力上限
在产品设计中有效平衡客户期望、产品需求与研发实现成本，确保项目高可用交付
优先资格
曾有过实际的客服智能化、自动化工单处理、或大模型赋能的ToB平台从0到1成功落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 联想作为跨国平台，资源丰富，AI产品落地场景多，能积累大厂经验
- 岗位聚焦前沿AI Agent技术，技术壁垒高，个人成长空间大
- ToB商业化产品方向市场需求旺盛，职业前景广阔
- 薪资待遇在行业内有竞争力，且公司稳定
- AI技术迭代快，需持续学习保持对技术边界的理解
- 适合具有3-5年ToB产品经验、对AI Agent有深度理解、并希望在大平台实现商业化产品突破的产品经理
缺点 / 挑战
- 需要同时具备产品设计和AI技术认知，对综合能力要求较高
- ToB产品周期长，需应对复杂客户需求，工作压力较大
角色解读
- 可向AI产品总监或解决方案专家发展，主导更大规模的商业化产品线
- 通过积累行业经验，成为智能客服或企业服务领域的资深产品专家
- 有机会转型为AI产品战略负责人，参与公司级AI产品规划
- 负责联想全栈客服AI解决方案的商业化产品设计，包括需求梳理、原型设计和版本规划
- 深入企业服务、智能客服等垂直领域，挖掘业务痛点并输出可复制的行业级AI Agent方案
- 设计Agent流程蓝图、多智能体协同逻辑，并作为桥梁协调业务与研发团队
- 平衡客户期望与技术实现，确保项目高可用交付
- 扎实的ToB产品设计经验，熟悉SaaS、智能客服或OA类产品的业务逻辑
- 深度理解AI Agent、RAG、Multi-Agent架构及LLM能力边界
- 出色的业务抽象和逻辑思维能力，能输出高质量原型图和PRD
- 具备成本意识，能与技术团队高效协作，在可行性与商业价值间找到平衡
申请策略
- 关注联想CSAS业务方向，了解其AI产品矩阵，在面试中展示对产品的理解
- 准备一个完整的AI Agent产品设计方案，体现从需求到落地的思考过程
- 突出在SaaS或智能客服领域的商业化产品设计经验，尤其是从0到1的落地案例
- 强调对AI Agent、RAG等技术原理的理解，可附上相关项目中的技术决策
- 展示业务抽象和原型设计能力，如附上PRD或业务流程文档链接
- 体现跨部门协作和项目管理经验，特别是与研发团队的合作案例
- 补充对主流大模型（如GPT-4、文心一言等）能力边界的了解，可通过学习论文或实践
- 学习Agent框架（如LangChain、AutoGPT）和RAG的实现原理
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术决策和商业价值
- 技术+业务双视角：先解释技术原理，再说明如何转化为产品功能
- 权衡分析法：列出客户期望、技术限制和成本，展示平衡逻辑
- 请分享一次你主导的ToB AI产品从0到1的经历
- 如何理解AI Agent的工作流编排？请举例说明
- 在商业化产品设计中，如何平衡客户需求与技术可行性？
- 如何看待RAG在智能客服中的应用？遇到过大模型幻觉问题吗？
- 请设计一个多智能体协同的客服场景，并说明流程
职位点评
76
综合评分
联想AI项目经理，前沿技术栈、高薪资潜力，但需北京现场办公，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是希望在AI领域深耕的产品经理。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
80较高
联想作为大型上市公司，薪资福利有保障，岗位薪资在市场中上水平，但未明确具体福利，故评分80。
薪资信号未披露（AI估算：35K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦AI Agent前沿技术，联想提供大平台和丰富资源，技术成长空间大，但晋升路径未明确，故评分90。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、RAG、Multi-Agent、LLM、Tool Calling
业务类型profit_center
工作生活
50较低
北京现场办公，未明确弹性工作制，联想作为传统大厂可能有一定加班文化，故评分50。
工作模式仅现场办公
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
75中等
AI客服解决方案有明确社会价值，行业处于高速增长期，但岗位非直接社会公益，故评分75。
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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