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DWS Enterprise AI Product Manager
DWS Enterprise AI Product Manager
发布于 大约 1 小时前中层管理(经理/总监)
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
AI产品经理
Ai产品管理
Aws Sagemaker
Mlops
Nlp
Sql
信用风险
机器学习
生成式Ai
租赁金融
AI 估算 · 45k–75k
北京资深AI产品管理岗，10年以上经验，薪资高于市场均值，联想平台稳定。
职位详情
关于这个职位
这是一个负责联想租赁业务AI战略与落地的产品管理岗位，您将制定AI路线图、带领数据科学家和工程师团队，将机器学习、NLP和生成式AI应用于信贷风险、流程自动化、商业优化和客户服务等领域
适合拥有10年以上AI/ML领导经验的资深人士，您将直接影响业务的效率提升和收入增长
最低要求
计算机科学、数据科学、工程、金融或相关领域的学士学位
年以上数据科学、AI/ML或分析领导经验，其中5年以上专门在金融服务或租赁/金融行业
在受监管的金融环境中大规模部署AI/ML解决方案的成熟经验
机器学习（监督/无监督学习、深度学习、NLP、时间序列预测）和生成式AI应用的深厚专业知识
熟练使用Python/R、SQL以及云AI平台（AWS SageMaker、Azure ML、GCP Vertex AI）
有MLOps实践（模型CI/CD、监控、版本管理）和ML框架的经验
理解租赁经济学、信用风险建模和财务分析——包括NPV、NER和现金流建模
了解租赁会计准则、法规合规和数据隐私（GDPR、CCPA）
较强的商业头脑，能够将复杂技术概念转化为面向高管利益相关者的业务价值主张
有在快节奏环境中建立和领导高效数据科学团队的经验
出色的沟通和影响力技能，能够跨组织孤岛推动变革
具有创造性问题解决能力，能够超越传统金融服务方法
工作职责
战略与领导力
定义AI愿景：制定并执行与租赁业务战略相一致的全面AI路线图，优先考虑租赁生命周期（发起、承销、服务、催收、资产管理）中高影响力的用例
建立卓越中心框架：建立AI采用的治理、运营模式和最佳实践，包括模型开发标准、AI伦理指南、数据隐私协议和绩效衡量框架
利益相关者参与：与商业、信贷、风险、运营和DT领导合作，识别AI可以提升效率、增加收入和降低风险的痛点和机会
解决方案开发
信贷与风险智能：领导AI/ML模型的开发，用于信用评分、租赁违约预测和组合风险分析——利用传统金融数据和替代数据源
流程自动化：部署NLP和生成式AI解决方案，自动化租赁文档审查、合同分析和合规检查
简化RFP响应和租赁谈判流程
商业优化：构建租赁定价优化（NPV/NER建模）、租户保留评分和市场情报的预测分析——分析可比物业、定价趋势和竞争定位
服务与催收：实施AI驱动型客户服务（聊天机器人、智能路由）和催收优化模型，以提高回收率和客户体验
数据与技术
数据策略：定义数据需求，确保数据质量，并建立数据管道以支持AI模型——将内部系统（租赁管理、CRM、ERP）与外部数据源集成
技术选择：评估并选择AI/ML平台、MLOps基础设施和供应商解决方案
监督AI能力的自建与购买决策
模型治理：建立严格的验证、监控和再训练协议，以确保模型准确性、公平性和监管合规性
团队建设与文化
人才招聘：招募、指导并领导一支由数据科学家、ML工程师、数据分析师和AI产品经理组成的跨职能团队
变更管理：在整个组织内倡导AI采用，提供培训计划，以提升商业和运营团队使用AI工具的能力
创新文化：培养实验和持续学习的文化，鼓励快速原型制作和数据驱动的决策
优先资格
硕士或博士学位优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于企业AI转型核心，个人影响力大，可直接参与战略决策
- 联想平台资源丰富，能接触大规模业务数据和复杂金融场景
- 领导跨职能团队，快速提升管理能力与技术深度
- 薪资水平高，职业发展空间广阔
- 需同时精通技术与业务，综合要求极高
- 在受监管环境中落地AI，需平衡创新与合规
- 跨部门协作和变革推动阻力大，需极强沟通能力
- 适合具备10年以上AI/ML经验、深耕金融行业、擅长领导力与跨部门协作的资深产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可晋升为AI产品总监或企业AI战略负责人
- 可横向转型为业务部门负责人，利用AI驱动业务创新
- 成为金融AI领域的专家，具备行业咨询或创业机会
- 制定租赁业务AI战略路线图，并建立AI卓越中心的治理框架
- 领导AI/ML模型的开发，覆盖信用评分、风险预测、文档自动化等领域
- 负责数据策略与技术选型，推动MLOps和模型治理落地
- 组建并管理跨职能团队，推动AI工具在业务线中的采用
- 精通机器学习、NLP和生成式AI，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架
- 熟练使用Python/R、SQL，以及AWS SageMaker等云AI平台
- 具备MLOps实践和模型生命周期管理经验
- 熟悉租赁经济学和信用风险建模，具备金融合规知识
申请策略
- 了解联想的业务版图，特别是企业服务和金融租赁板块
- 准备一个完整的案例，展示从业务痛点到AI解决方案的闭环
- 突出领导AI项目从0到1落地的案例，特别是金融或租赁行业
- 强调团队搭建和管理经验，包括招募、指导和绩效管理
- 清晰展示技术栈：Python、机器学习框架、云平台、MLOps工具
- 量化业务成果，例如提升审批效率X%、降低坏账率Y%
- 如果缺乏租赁行业知识，快速学习租赁会计和信用风险基础
- 熟悉主流MLOps平台（如SageMaker、MLflow）的实操
面试指南
- 使用STAR法则：情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），强调你的个人角色和量化成果
- 展现结构化思维：先讲业务价值，再讲技术实现，最后讲治理与风险控制
- 体现领导力：提及如何激励团队、跨部门协作和推动变革
- 请描述一个你领导AI项目从战略到生产的完整经历，遇到的最大挑战是什么？
- 在金融合规环境中，如何确保AI模型的公平性、可解释性和稳定性？
- 你如何向非技术高管推销一个AI项目？请举例说明
- 你如何组建和培养一支高效的数据科学团队？
- 对于租赁业务，你认为哪个环节最适合优先引入AI？为什么？
职位点评
76
综合评分
高薪高影响力，AI前沿技术，但需现场办公且可能加班，生活平衡一般。
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
最适合追求高薪和职业成就感的资深AI产品经理，对工作地点灵活性要求不高。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展80
工作生活55
使命价值75
薪资福利
85较高
该职位薪资水平较高，联想为上市巨头，福利体系完善，但JD未明确福利细节，整体补偿性满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：45K-75K/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿AI技术（生成式AI、NLP），且处于核心业务，提供丰富的技术成长和领导力发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Machine Learning、NLP、Generative AI、Python、AWS SageMaker、MLOps
业务类型profit_center
工作生活
55较低
北京现场办公，未提及弹性或远程，工作强度可能较大，生活方式满意度有限。
工作模式仅现场办公
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
75中等
该职位通过AI改造租赁行业，具有较高的创新意义和业务影响力，但社会价值主要还是商业导向。
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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