吉利汽车
AI产品岗
AI产品岗
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai产品管理
Pytorch
Tensorflow
业务分析
工业Ai
机器学习
深度学习
项目管理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
深入产业的AI产品岗，技术要求全面，成长性强，平台资源好，但工作节奏与WLB需进一步了解。
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
33K
比AI产品经理中位数低
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 2220 个在招 · 其中AI产品经理 15 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为吉利汽车电池产业集团的AI产品经理，负责深入研发、制造、供应链等业务，挖掘高价值AI应用场景，将业务痛点转化为AI技术需求与解决方案，并推动AI项目从立项到落地的全周期管理
你需要具备扎实的AI技术认知、优秀的业务抽象能力与跨部门协调能力，充当业务与技术间的桥梁，确保AI技术产生可量化的业务价值
最低要求
人工智能、计算机科学、软件工程、自动化、数学、统计学等相关专业背景
年以上AI相关工作经验，有制造行业项目经验或参与过完整AI项目落地者优先
主导或深度参与过工业AI项目落地，覆盖智能质检、设备预测性维护、工艺优化、研发数据分析等方向，有集团级数智化项目经验，尤其电池行业AI项目经验者优先
熟悉机器学习、深度学习基本理论与常用算法，了解TensorFlow、PyTorch等框架，对大语言模型在工业、研发场景的应用有基本认知
需掌握的相关技术包括：时序预测与信号处理、NLP与知识工程（文献知识图谱、实验报告智能抽取）、运筹优化（工艺参数多目标优化、实验设计智能化、仿真模型应用）
掌握Python数据处理、数据分析技能，熟悉Scikit-learn框架下分类、聚类、回归、推荐等基础算法
熟悉深度神经网络及Pytorch、Yolo、OpenCV等工具，可应用于产线CCD高速相机异常过滤、复判识别等场景
熟悉LangChain、LangGraph、Llamaindex、Agentscope、Spring AI Alibaba等智能体开发工具，了解MCP、RAG及全链路调用设计流程，能够基于Skill设计安全可靠的完整Harness工程级项目
了解FastAPI、SpringBoot等对外服务框架及Redis、MQ等中间件技术，了解记忆中间件、Sandbox智能体沙箱的开发使用
具备较强的业务抽象能力，能快速理解业务逻辑，可将复杂业务问题转化为技术问题，熟悉关键数据形态
具备出色的跨部门沟通与资源整合能力，可有效协调业务用户、算法工程师、IT开发人员、供应商等多方角色推动项目落地
对业务痛点有敏锐洞察力，善于挖掘AI赋能业务的机会
能快速学习电池领域专业知识，适应快节奏、高不确定性的工作环境，具备较强的抗压能力与复杂问题解决能力
逻辑思维清晰，可将复杂AI技术语言转化为业务人员易理解的内容，有效承担“业务-技术”的衔接角色
工作职责
深入研发、制造、供应链、销售及售后、质量等业务域，系统性挖掘并建立高价值AI应用场景库，持续迭代更新
将研发提效、工艺优化、设备维护、供应链管控、质量提升等业务痛点，转化为可量化、可落地的AI技术需求与解决方案
联合业务部门与算法团队，对AI场景开展技术可行性、数据可得性、合规性及投入产出比综合评估，输出场景优先级排序报告与立项建议书
周期性开展内外部AI发展趋势调研与行业对标，保持对行业AI发展的敏感度，及时引进场景建设、运营的优秀实践经验
负责数智化部AI项目立项申报，明确项目目标、里程碑、验收标准、资源需求及风险预案
作为项目负责人或核心推动者，拉通业务部门、集团IT、外部供应商及算法团队，制定详细项目计划，管控进度、质量、成本与风险，确保项目按期交付
组织需求评审、方案评审、阶段汇报及结项验收，推动形成技术方案、数据规范、模型说明书、用户操作手册等标准化交付物
跟踪AI项目上线后的应用效果，收集用户反馈，建立效果评估指标体系，推动模型迭代优化，保障AI技术嵌入业务流程并产生可量化的业务价值
根据具体业务场景设计合理的AI技术路线，指导业务团队开展数据采集、清洗、标注及特征工程，协助建立研究院级AI数据集标准、数据资产管理规范及数据安全机制
评估并引入外部成熟AI工具与平台，负责供应商技术对接、POC验证及技术标书评审
面向业务人员开展AI技术培训与咨询，普及AI应用意识，提升团队数智化素养
优先资格
有制造行业项目经验或参与过完整AI项目落地
有集团级数智化项目经验，尤其电池行业AI项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能深入新能源汽车等先进制造产业核心，积累宝贵的工业AI实战经验
- 岗位技术栈要求全面，从传统机器学习到前沿的AI Agent，能快速提升技术视野
- 依托大型制造集团平台，项目资源充足，落地场景真实且有规模价值
- 需要同时理解复杂的业务逻辑和前沿的AI技术，对学习能力和抽象能力要求极高
- 项目落地涉及多个部门、供应商和复杂技术栈，协调难度大，周期可能较长
- 适合具备扎实技术背景，同时对制造业有浓厚兴趣，喜欢通过技术解决复杂实际问题，并有志于成为“业务-技术”复合型人才的产品经理
缺点 / 挑战
- 电池行业知识壁垒较高，需要投入时间快速学习
角色解读
- 成为某一工业AI领域（如智能质检、预测性维护）的专家，深耕垂直赛道
- 向技术型产品总监发展，负责更广泛的智能化产品矩阵与战略规划
- 积累深厚的行业Know-how后，可转型为AI解决方案架构师或行业咨询专家
- 深入理解制造、供应链等业务流程，挖掘AI赋能的高价值场景
- 将业务痛点翻译为具体、可执行的AI项目需求，并评估可行性与ROI
- 主导AI项目从立项、方案设计到落地、迭代的全流程管理
- 作为业务与技术的桥梁，协调各方资源，推动AI技术产生实际业务价值
- AI/机器学习技术理解力，能评估技术可行性并与算法团队有效沟通
- 强大的业务抽象与分析能力，能快速理解并拆解复杂业务问题
- 项目管理与跨部门协调能力，推动项目在复杂组织环境中落地
- 优秀的沟通与培训能力，能向非技术人员阐释复杂的AI概念
申请策略
- 在求职信或面试中，展现你对“用AI赋能实体产业”的热情和具体思考，而不仅仅是技术兴趣
- 准备一些关于“如何定义一个有价值的工业AI问题”的案例思考，这正是该岗位的核心
- 突出任何与工业AI、智能制造、物联网相关的项目经验，详细描述你定义需求、推动落地的过程
- 详细列举你掌握的技术栈，特别是与JD中提及的PyTorch、LangChain、RAG等相关的实践经验
- 强调跨部门协作、项目管理、与业务方沟通的成功案例
- 如有对电池、汽车、制造业的理解或兴趣，可加以体现
- 深入学习智能制造、工业物联网领域的知识，了解常见的AI应用场景与痛点
- 实践基于LangChain等框架的智能体开发，积累RAG等技术的应用经验
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经历类问题
- 对于解决方案设计类问题，遵循“问题定义-数据评估-技术选型-业务价值”的逻辑进行阐述
- 展示你的系统性思维和权衡能力，尤其是在优先级排序和风险评估方面
- 请举例说明你如何将一个业务痛点转化为一个可落地的AI项目？
- 如果要为电池生产线的质检环节设计AI解决方案，你会考虑哪些方面？
- 你如何评估一个AI场景的优先级和投入产出比？
- 你遇到过最难协调的跨部门项目是什么？你是如何推动解决的？
- 你对大语言模型在工业领域的应用有什么看法或设想？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
该岗位为已上市的大型车企核心产业集团职位，平台稳定且资源丰富，但薪资福利的具体竞争力需结合具体offer判断。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
职位要求全面且前沿的AI技术栈，深入产业核心场景，能提供极佳的技术与业务复合成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、RAG、PyTorch、深度学习、智能体开发
成长机会持续迭代更新、引进优秀实践经验、推动模型迭代优化
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB情况，需现场办公并适应快节奏与高不确定性，生活与工作平衡需自行评估。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
投身于新能源电池产业的智能化浪潮，用AI技术提升制造业效率与质量，具有明确的产业价值和社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号保障AI技术嵌入业务流程并产生可量化的业务价值
创新程度积极采用新技术
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