吉利汽车
主动安全产品经理
主动安全产品经理
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产品经理
产品经理
Aeb
C-Ncap
Iso 26262
Lka
Ota迭代
主动安全
产品规划
多模态融合感知
数据驱动
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
上市车企核心智驾岗、前沿技术栈、履历含金量高，但项目高压且WLB未明确。
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。
薪资怎么样
4.8万
比产品经理中位数高
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 3260 个在招 · 其中产品经理 91 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 产品经理 · 约 280 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责吉利汽车智能驾驶主动安全功能（如AEB、LKA等）的产品规划与落地，需主导从0-1定义、研发、量产到OTA迭代的全流程
要求具备8年以上智驾产品经验，深度参与多模态融合感知等技术协同，并基于数据驱动持续优化产品体验与安全性
最低要求
具备8年以上智能驾驶领域产品相关经验，其中至少5年聚焦主动安全功能方向，主导过至少2个L2+及以上级别主动安全功能（如AEB自动紧急制动、LKA车道保持、BSD盲区监测、全维防碰撞系统CAS等）从0-1定义、研发、量产到OTA迭代的完整闭环项目经验，熟悉整车开发流程
曾牵头核心主动安全功能的产品规划与落地，能够独立定义功能边界、性能指标与交互逻辑，主导解决项目中的核心技术瓶颈与跨部门协同难题，具备复杂场景（如施工区锥桶识别、异形障碍物应对、恶劣天气补偿策略）的产品设计与落地经验
深度洞察智能驾驶主动安全领域的技术趋势（如多模态融合感知、端到端算法、“人-车-路-云-星”协同避险等）与市场格局，熟悉国内外主流车企的主动安全产品策略与技术路线，能结合行业趋势与业务需求制定差异化产品规划，了解C-NCAP/E-NCAP等安全标准及行业动态
能基于用户痛点、技术边界与安全合规要求，精准定义主动安全功能的产品形态、核心场景与体验标准，可独立输出高质量PRD、交互逻辑文档及功能评价指标体系，擅长将复杂的动态驾驶环境拆解为可量化的决策逻辑
具备深厚的智能驾驶技术认知，精通主动安全相关核心技术，包括多模态融合感知、类人化决策规划、多层级安全冗余设计等，能与感知、预测、规控等研发团队高效协同，参与传感器方案的性能边界评估
擅长利用影子模式、路测数据及用户反馈，对主动安全功能的接管案例、难点案例进行归因分析，制定针对性的迭代策略，建立数据驱动的产品迭代闭环
熟练掌握智能驾驶主动安全核心功能的工作原理、触发逻辑、HMI交互设计及传感器性能边界
精通国内外智能驾驶、主动安全相关法规、标准及认证流程，包括但不限于ISO 26262、ISO 21448、C-NCAP、E-NCAP等，能确保产品合规性落地
具备极强的风险敏感度和严谨的逻辑思维，对主动安全功能的细节把控极致，能预判潜在安全隐患，坚守产品安全底线
具备敏锐的创新意识，能结合行业前沿趋势探索主动安全功能的创新形态与体验升级方向
能应对智能驾驶行业快速迭代的节奏，承受项目高压
具备优秀的跨部门沟通、表达与谈判能力，能高效协调研发、测试、市场等多方资源
具备极强的自主学习能力，能快速跟进智能驾驶领域的技术迭代与法规更新，善于总结项目经验
工作职责
产品规划：制定主动安全产品 1-3 年演进路线图，结合行业趋势、市场格局与业务目标，规划 L2 + 及以上级别主动安全功能的产品方向，输出差异化产品策略
产品落地：主导主动安全功能从 0-1 定义、研发、量产到 OTA 迭代的完整闭环，独立定义功能边界、性能指标与交互逻辑，输出 PRD、交互文档等核心资料，推动项目安全落地
技术协同：联动感知、预测、规控（PNC）等研发团队，评估传感器、芯片等技术方案的可行性，解决项目核心技术瓶颈
风险管控：把控产品全生命周期安全风险，确保产品符合国内外法规与行业标准
数据驱动：利用路测数据、用户反馈及影子模式，分析接管案例、难点案例，制定功能迭代策略，推动感知、规控算法优化，提升功能安全性与用户体验
优先资格
有一线Tier 1或OEM研发背景者优先
有实际驾龄、经常开车者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于智能驾驶核心赛道，主动安全是L2+及以上智驾系统的刚需，行业前景广阔且技术壁垒高
- 能够深度参与多模态融合感知、端到端算法等前沿技术的落地，积累顶尖的智驾产品经验
- 依托吉利汽车的整车制造与量产能力，能完整经历从0-1到量产OTA的全闭环，履历含金量高
- 智驾行业技术迭代极快，且需应对复杂长尾场景（Corner Cases），产品定义与技术落地的平衡难度大
- 适合具备深厚智驾技术底蕴、有完整量产经验，且能在高压环境下推动复杂项目落地的资深产品专家
缺点 / 挑战
- JD明确要求“承受项目高压”，且需跨部门协调感知、规控、测试等多方资源，沟通与推进成本较高
角色解读
- 纵向可发展为主动安全产品总监或智驾产品负责人，统筹更大范围的产品矩阵与团队管理
- 横向可向智驾商业化落地、用户运营或整车产品定义方向拓展，成为复合型智驾产品专家
- 负责智能驾驶主动安全功能（如AEB、LKA等）的1-3年产品规划与路线图制定，输出差异化产品策略
- 主导主动安全功能从0-1定义、研发、量产到OTA迭代的全流程，输出PRD及交互文档
- 联动感知、规控等研发团队进行技术协同，评估传感器方案并解决核心技术瓶颈
- 利用路测数据和影子模式分析接管案例，制定迭代策略，推动算法优化与体验提升
- 具备8年以上智驾产品经验，精通AEB、LKA等主动安全功能的工作原理、触发逻辑及传感器性能边界
- 熟悉多模态融合感知、端到端算法等前沿技术，能与算法及硬件团队进行深度技术对话
- 精通ISO 26262、C-NCAP等国内外智驾法规与标准，确保产品合规落地
- 具备极强的数据分析与归因能力，能基于影子模式和路测数据建立产品迭代闭环
申请策略
- 申请前可详细体验吉利旗下车型（如极氪、领克）的智驾功能，准备针对性的产品优化建议作为面试加分项
- 关注吉利在智驾领域的最新技术发布与战略合作，了解其“人-车-路-云-星”协同避险等具体布局
- 重点突出主导过的L2+及以上主动安全功能（如AEB、CAS）的完整量产与OTA迭代项目，量化接管率降低等数据指标
- 展示在复杂场景（如施工区、恶劣天气）下的产品设计与技术攻坚经验，体现解决核心技术瓶颈的能力
- 强调对多模态融合感知、端到端算法等前沿技术的理解，以及与算法/硬件团队协同落地的实际案例
- 深入学习端到端大模型在智驾场景的应用趋势，以及最新的C-NCAP/E-NCAP安全标准动态
- 提升数据分析能力，熟练掌握影子模式下的Badcase归因分析方法与数据驱动迭代策略
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，严格按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)展开，重点突出“行动”中的产品思考与技术协同
- 数据驱动框架：在回答迭代与优化问题时，采用“发现问题(数据指标) -> 归因分析(场景/算法/硬件) -> 制定策略 -> 验证效果”的闭环逻辑
- 权衡决策框架：在回答功能边界或技术分歧时，展现“安全底线 > 用户体验 > 技术可行性 > 成本控制”的优先级判断逻辑
- 请分享一个你主导过的最复杂的主动安全功能（如AEB或CAS）从0-1到量产的项目，遇到了哪些技术瓶颈，如何解决的？
- 在复杂场景（如施工区锥桶识别、异形障碍物）下，你是如何定义功能边界和性能指标的？
- 如何利用影子模式和路测数据对Badcase进行归因分析，并推动感知或规控算法优化的？请举例说明
- 面对感知、规控团队在技术方案上的分歧，你作为产品经理如何协调并推动共识达成？
- 针对最新的C-NCAP/E-NCAP标准变化，你的产品规划会做哪些调整以确保合规并提升竞争力？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活45
使命价值80
薪资福利
80较高
作为上市车企的核心智驾产品岗，薪资水平在行业内具有较强竞争力，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及多模态融合感知、端到端算法等前沿技术，且能完整参与量产闭环，技术成长与履历背书价值极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态融合感知、端到端算法、AEB、LKA、影子模式、ISO 26262
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD明确要求“承受项目高压”以应对快速迭代节奏，且未提及任何弹性工作或WLB相关福利，工作强度预期较大。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
主动安全功能直接关乎用户生命安全，社会价值显著，且处于智能驾驶高速增长赛道，行业前景广阔。
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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