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AI解决方案产品经理-AI Solution Product Manager(J19715)
立即应聘

AI解决方案产品经理-AI Solution Product Manager(J19715)

发布于 大约 8 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
AI产品经理
Llm
Rag
Sql
Workflow Automation
半导体
Cim/Mes
Fab制造

AI 估算 · 25k–40k

半导体AI方向稀缺，技术门槛高，合肥薪资竞争力强，综合评估中高位。

职位详情

关于这个职位

该职位负责在半导体制造场景中识别AI应用机会，管理AI产品从规划到落地的全生命周期，深入产线，与多团队协作，推动LLM/Agent等新技术在工业场景的落地，并具备实际编码能力以快速验证方案

适合有半导体背景且熟悉AI技术栈的产品人才

最低要求

教育背景与专业知识：硕士及以上学历，5年以上相关工作经验，211/985院校优先，具备优秀的逻辑分析能力、业务抽象能力与复杂问题拆解能力

行业与专业经验：熟悉半导体业务场景，对FAB制造、工艺、设备、CIM/MES、SPC/FDC、Yield、生产调度或供应链等领域具备实际理解或项目经验，能够深入现场快速理解业务问题并推动AI方案落地
专业技能与资格：熟悉LLM、Agent、RAG、Workflow Automation等AI技术体系，理解企业级AI应用架构与落地模式，能结合业务场景完成AI Solution设计
具备较强的coding与工程落地能力，能使用Python、Java、SQL等完成PoC、Demo、Agent Workflow、数据分析工具或轻量化应用开发，具备快速验证技术方案与业务价值的能力
其他要求：具备优秀的Forward Deployed/Solution Thinking能力，能跨业务、IT、数据及研发团队协作，推动复杂系统集成、数据打通与AI项目交付，具备较强Owner意识与项目推进能力

工作职责

业务场景识别与AI机会挖掘：深入半导体集团各业务场景，包括FAB制造、工艺、设备、CIM/MES、良率分析、生产调度、供应链、质量管理、研发知识管理及经营分析等领域，理解业务流程、数据链路与核心痛点，识别AI技术在生产优化、异常分析、知识沉淀、流程自动化及智能决策等方向的应用机会

AI产品与解决方案全周期管理：负责AI产品与解决方案从业务分析、方案设计到落地交付的完整生命周期，输出PRD、业务流程、功能逻辑、数据模型及系统方案，推动AI能力真正嵌入企业核心业务流程并产生实际业务价值
前线部署与跨部门协作：具备Forward Deployed思维，能够深入业务现场，与制造、工艺、设备、IT、数据及研发团队高频协作，快速理解复杂业务问题，推动跨部门、跨系统的数据整合与AI workflow建设
AI方案快速验证与迭代：负责AI方案的快速验证与迭代，能基于Python、Java或AI技术栈完成Demo、PoC、Agent Workflow、数据分析工具或轻量化应用开发，快速验证技术可行性与业务价值
企业级AI能力建设：推动企业级AI能力建设，包括LLM/Agent在工业场景中的应用、RAG知识库与工业知识沉淀、AI Copilot/智能助手、Workflow Automation、数据分析与智能决策系统、AI与MES/CIM/SPC/FDC/ERP/Data Platform等系统集成
项目实施与产品优化：协同算法、开发、数据、测试及业务团队推进项目实施，负责项目节奏管理、方案推进与上线交付，持续优化产品体验、模型效果及关键业务指标
行业趋势跟踪与规模化复制：跟踪工业数字化及半导体行业发展趋势，推动AI能力在集团内部的规模化复制与持续演进

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 半导体行业属于国家战略赛道，AI+工业应用前景广阔，职业壁垒高
  • 公司平台大，资源充足，有机会推动企业级AI能力建设，影响力广
  • 技术栈前沿（LLM/Agent等），能保持技术敏感度和竞争力
  • 需要深入业务现场，跨部门沟通频繁，对业务理解和人际协调能力要求高
  • 工业场景复杂，数据质量和系统集成难度大，项目落地周期长
  • 适合具备半导体行业背景、热爱AI技术、善于跨团队协作且有较强Owner意识的产品经理

缺点 / 挑战

  • 接触真实复杂的工业场景，技术挑战大，能快速积累不可替代的经验
  • 技术迭代快，需要持续学习，同时承担产品交付目标，压力较大

角色解读

  • 从AI产品经理向AI解决方案架构师发展，成为工业AI领域专家
  • 可向技术管理方向转型，带领团队负责复杂AI项目落地
  • 在半导体行业深耕，成为智能制造与AI结合的核心人才
  • 深入半导体制造、工艺、设备等业务场景，挖掘AI应用机会，理解业务痛点和数据链路
  • 负责AI产品从业务分析、方案设计到落地交付的全周期管理，输出PRD和系统方案
  • 具备Forward Deployed思维，深入现场与制造、IT、数据等团队协作，推动AI方案落地
  • 使用Python/Java等快速开发Demo、PoC和Agent Workflow，验证技术可行性和业务价值
  • 熟悉LLM、Agent、RAG、Workflow Automation等AI技术体系，能设计企业级AI解决方案
  • 掌握Python、Java、SQL等编程语言，具备较强的工程落地能力
  • 了解半导体业务场景（FAB、CIM/MES、SPC/FDC等），能够快速理解业务流程
  • 具备优秀的跨部门协同、项目推进和Owner意识

申请策略

  • 深入了解长鑫存储的业务和AI战略，在面试中展示对工业AI场景的思考
  • 准备一个完整的AI产品案例，从问题识别、方案设计到落地效果，重点突出你的角色和贡献
  • 突出半导体或制造业AI项目的落地案例，强调业务价值和技术实现
  • 展示LLM/Agent/RAG等技术的实际应用项目，最好有可量化的成果
  • 强调编程能力，如Python/Java/SQL开发的PoC或工具，体现工程落地能力
  • 体现跨部门协作和项目推进能力，用具体例子说明如何解决复杂问题
  • 学习并实践LLM/Agent/RAG相关的开发框架，如LangChain、LlamaIndex
  • 了解半导体制造流程和术语，加深对FAB、CIM/MES等系统的理解

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰回答项目经历，突出你的个人贡献和量化结果
  • 对于场景设计类问题，先拆解业务痛点，再结合AI能力优势给出可行方案，并说明落地难点和应对策略
  • 对于协作类问题，强调沟通方法、利益平衡和推进节奏，体现Owner意识
  • 请介绍一个你负责的AI产品项目，从需求发现到落地交付的全过程
  • 在半导体制造场景中，你认为哪些环节最适合引入LLM/Agent？为什么？
  • 当你需要推动多个部门协作时，遇到阻力你会如何处理？
  • 你如何评估一个AI解决方案的ROI？举例说明
  • 请现场设计一个基于RAG的工业知识库方案，你会考虑哪些关键点？

职位点评

76
综合评分

半导体AI产品经理，技术前沿，发展空间大，但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
最适合追求技术成长、行业前景和实现社会价值的求职者，对工作弹性要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展92
工作生活60
使命价值85

薪资福利

70中等

职位薪资未明确披露，但半导体AI方向薪资水平较高，合肥生活成本适中，综合来看补偿性中等偏上。

薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）

成长发展

92较高

职位涉及LLM、Agent等前沿技术，且半导体行业增长强劲，成长空间巨大，发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Workflow Automation、Python、Java、SQL
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

工作地点合肥，需现场办公，JD未提及弹性工作或WLB信号，半导体行业节奏可能较快，生活方式满足度一般。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

85较高

半导体行业是国家重点发展的战略方向，AI赋能制造具有重要社会价值，意义感较强。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术

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