国家电投
人工智能产品工程师（研发中心-直管）
人工智能产品工程师（研发中心-直管）
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AI产品经理
AI产品经理
Ai Agent
Api集成
Prompt工程
Rag
大模型
工作流编排
技术培训
智能体
需求分析
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
研发中心AI产品岗，技术前沿、成长空间大，需深入业务一线推动AI规模化落地。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
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 200 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI应用及智能体产品的方案设计、落地实施与迭代优化，依托Prompt工程和工作流编排搭建定制化AI Agent，实现业务流程自动化
同时需主导业务团队的AI技术培训与赋能，推动AI能力在集团内的规模化应用
最低要求
学历要求：硕士研究生及以上学历，计算机类、信息与通信工程类、电子信息类、数学类、统计学类相关专业优先
工作经验：3年及以上产品、AI应用落地相关经验，1年以上AI Agent、智能工具、业务赋能项目经验优先
承接业务需求，完成需求拆解与转化，负责AI应用、智能体产品方案设计、落地与迭代优化
负责AI赋能业务落地，依托Prompt工程、工作流编排、API集成，搭建定制化AI Skills与Agent，实现业务自动化
参与AI Agent平台架构设计与开发搭建，沉淀可复用Agent组件库与实践模板，标准化业务AI应用能力
主导用户AI技术培训交付，独立完成培训课程设计、实操演示、配套材料编写，助力业务团队快速上手AI工具
优化AI应用功能性能与运行稳定性，排查解决生产环境各类问题，保障系统持续可靠运行
梳理编写技术文档、操作指南与落地案例，沉淀AI应用开发经验，降低业务自主搭建AI能力门槛
逻辑清晰、落地执行能力强，善于深入业务挖掘需求，沟通高效、主动好学，抗压能力强，具备优秀团队协作意识
加分项：有AI Agent、智能工作流搭建落地经验
熟练掌握Prompt工程、RAG应用、API集成
具备企业AI赋能、培训交付经验优先
工作职责
承接业务需求，完成需求拆解与转化，负责 AI 应用、智能体产品的方案设计、落地实施与迭代优化
依托 Prompt 工程、工作流编排与 API 集成，搭建定制化 AI Skills 与 Agent，实现业务流程自动化
参与 AI Agent 平台的架构设计与开发搭建，沉淀可复用的 Agent 组件库与实践模板，推动业务 AI 应用能力标准化
主导面向业务团队的 AI 技术培训与赋能交付，独立完成课程设计、实操演示与配套材料编写，助力业务快速上手 AI 工具
持续跟踪 AI 应用运行效果，优化功能体验、性能与运行稳定性，排查解决生产环境中的各类问题，保障系统可靠运行
深入业务一线挖掘 AI 落地机会，打造可复制的落地方案与标杆案例，推动 AI 能力在集团内的规模化应用
梳理编写技术文档、操作指南与落地案例，沉淀 AI 应用开发经验，降低业务团队自主搭建 AI 能力的门槛
跟进大模型与 Agent 技术演进，评估新能力、新工具的业务适用性，持续迭代实验室 AI 能力体系
优先资格
加分项：有AI Agent、智能工作流搭建落地经验
熟练掌握Prompt工程、RAG应用、API集成
具备企业AI赋能、培训交付经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托丰富的实体业务场景，AI落地机会多且具规模效应
- 接触前沿大模型与Agent技术，技术栈新颖
- 平台稳定，有利于积累深厚的行业AI赋能经验
- 在传统企业推进AI技术落地可能面临业务流程改造的阻力
- 适合具备一定AI产品落地经验，既懂技术实现又懂业务赋能，且希望在大型实体产业中推动AI规模化应用的复合型人才
缺点 / 挑战
- 需要深入业务一线，沟通与跨部门协作成本较高
角色解读
- 从AI产品工程师向AI产品专家或AI业务架构师发展
- 未来可负责更大规模的AI中台建设或集团级AI战略规划
- 负责AI应用和智能体产品的方案设计、落地实施与迭代优化
- 搭建定制化AI Skills与Agent，实现业务流程自动化
- 主导面向业务团队的AI技术培训与赋能
- 具备Prompt工程、工作流编排与API集成能力
- 熟悉AI Agent平台架构设计与开发
- 拥有优秀的业务需求拆解与转化能力
申请策略
- 了解国家电投的核心业务板块及数字化转型方向，准备针对能源行业AI落地场景的思考与方案
- 突出AI Agent、智能工作流搭建及Prompt工程的具体项目经验
- 展示成功将AI技术转化为业务自动化方案并带来实际效益的案例
- 强调技术培训与赋能交付的经验
- 深入学习RAG应用、API集成及最新大模型Agent框架
- 提升业务需求分析与产品架构设计能力
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务痛点、技术方案设计（如Agent架构、Prompt优化）、落地过程及最终带来的业务价值（如效率提升、成本降低）
- 请分享一个你主导的AI Agent或智能工作流落地项目，遇到了哪些挑战？
- 如何利用Prompt工程和RAG技术优化AI应用的效果？
- 在推动业务团队使用AI工具时，你如何进行培训与赋能？
- 面对复杂的业务需求，你如何进行需求拆解并转化为AI产品方案？
- 准备1-2个完整的AI应用落地项目案例，包括技术细节和业务收益
- 了解大模型及Agent技术的最新发展趋势及其在能源等传统行业的应用场景
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
该岗位为研发中心直管，薪资处于市场中上水平，整体薪酬结构稳定。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
紧跟大模型与Agent技术演进，负责集团级AI能力体系建设，技术前沿且成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Prompt工程、工作流编排、API集成、RAG、大模型
成长机会跟进大模型与 Agent 技术演进、持续迭代实验室 AI 能力体系
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
岗位需深入业务一线并保障系统可靠运行，可能存在一定的项目交付与运维压力，具体工作节奏需结合实际业务情况。
工作模式未明确
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
80较高
推动AI技术在大型能源集团的规模化应用，助力传统行业数字化转型，具有较高的社会与行业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动 AI 能力在集团内的规模化应用
创新程度积极采用新技术
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