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产品经理
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发布于 3 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
Prd撰写
产品经理
大数据分析
大模型
数据可视化
智慧工地
机器学习
深度学习
跨部门协作
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
央企背景、AI数据产品导向、技术成长性强、WLB中规中矩
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
2.4万
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 470 个在招 · 其中AI产品经理 2 个
市场机会
选择不多
济南 · AI产品经理 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
负责智慧工地系统的数据采集、清洗与标准化，运用机器学习与大模型技术构建预测模型，挖掘业务数据价值
通过可视化仪表板向管理层输出分析报告，并协同研发实施团队将AI成果集成至平台，推动产品迭代与落地
最低要求
年及以上产品经理工作经验，熟悉大模型、大数据及相关技术原理，具有一定的解决方案能力，可快速理解响应用户需求
掌握产品全生命周期管理能力，能独立完成需求调研、PRD撰写、原型设计及产品落地规划
拥有精准的需求挖掘与分析能力，能对接施工企业、项目部等多方角色，提炼并转化真实业务需求，可与研发、硬件团队高效协同，明确技术实现边界
具备跨部门协作与项目推动能力，可协调研发、销售、实施团队，保障产品迭代与落地交付
电力行业相关工作经验或了解本行业者优先
具有工程软件、人工智能应用开发经验者优先
工作职责
负责从智慧工地系统（如传感器、监控设备、业务系统）中收集业主相关数据（如安全指标、资源消耗、工程进度），并进行清洗、整合和标准化处理，确保数据质量与一致性
应用机器学习、深度学习算法（如神经网络、决策树）构建预测模型，用于业主数据分析，例如预测工地安全风险、设备故障或资源使用效率
需持续优化模型性能，结合业务反馈调整参数
通过统计分析和大数据技术挖掘业主数据中的潜在模式（如异常行为识别、效率瓶颈分析），生成可落地的业务报告
设计并维护数据仪表板和可视化工具，实时监控关键指标，向管理层提供直观的分析报告
与开发、实施团队合作，将AI分析成果集成到智慧工地平台，提供技术支持并推动功能迭代
参与需求调研，确保数据分析方案贴合业主实际场景（如水电工程工地），并培训用户使用数据工具
优先资格
电力行业相关工作经验或了解本行业者优先
具有工程软件、人工智能应用开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型能源企业背景，项目资源丰富且业务场景稳定
- 深度接触AI与大模型在垂直行业的落地实践，技术视野开阔
- 体系内福利保障完善，职业稳定性高
- 需兼顾业务逻辑与技术实现，对复合型能力要求极高
- 模型效果受现场数据质量影响，优化周期较长
- 适合具备3年以上B端/数据类产品经验，对AI技术落地有热情，且能适应传统行业工作节奏的求职者
缺点 / 挑战
- 传统行业数字化转型节奏相对较慢，需求变更与跨部门沟通成本较高
角色解读
- 可向资深AI产品经理或数据产品专家方向发展，逐步主导大型数字化平台架构设计
- 也可横向拓展至智慧能源、工业互联网领域的产品负责人或业务线总监
- 聚焦智慧工地场景，负责从物联网设备与业务系统中采集、清洗并标准化数据
- 利用机器学习与大模型技术搭建预测模型，挖掘业务价值
- 设计数据看板并向管理层输出分析报告
- 协同研发实施团队完成AI功能的产品化落地与迭代
- 精通产品全生命周期管理，熟练撰写PRD与原型设计
- 深入理解大模型、机器学习算法原理及大数据处理流程
- 具备出色的需求挖掘与跨部门协同能力，能准确界定技术边界
- 熟悉电力或工程建设行业业务逻辑者优先
申请策略
- 提前研究目标企业在数字化转型方面的战略方向
- 准备1-2个将复杂业务需求转化为AI产品方案的完整案例
- 面试时展现对数据安全与合规的重视
- 突出智慧工地/工业物联网或能源行业产品案例
- 量化展示通过数据建模或AI功能带来的业务提效指标
- 强调PRD撰写、原型设计及跨团队项目管理经验
- 补充机器学习基础理论与主流框架的应用常识
- 学习数据治理与可视化最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 先阐述业务痛点与目标，再说明技术方案选型依据与数据预处理策略，最后用量化指标验证产品成效与复盘改进点
- 请分享一个你主导的AI或数据类产品的完整落地案例，重点说明如何平衡业务需求与技术可行性？
- 面对现场数据采集不全或噪声大的情况，你会如何设计数据清洗与模型优化策略？
- 如何评估智慧工地场景中AI预测模型的实际业务价值？
- 在推进跨部门协作时遇到研发资源冲突，你的解决思路是什么？
- 复习机器学习基础概念与大模型应用场景
- 梳理过往项目中数据流向、模型评估指标及产品迭代路径
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
70中等
职位未明确披露具体薪资范围，但依托大型能源企业背景，薪酬结构通常稳健规范，福利保障体系完善，整体满足度处于市场合理区间。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3.0万/月）
成长发展
85较高
岗位深度融合大模型、机器学习与大数据技术，在智慧工地垂直场景提供丰富的技术落地机会，有利于积累AI产品实战经验与行业Know-how。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、机器学习、深度学习、大数据分析、数据可视化
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
职位描述未明确说明办公模式与工时安排，基于传统行业数字化项目特性，日常以坐班为主，项目攻坚期可能存在阶段性协同压力，整体生活平衡度中等。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
聚焦安全生产监测与资源效率优化，直接服务于工程建设领域的智能化升级，具备清晰的业务价值导向与社会效益。
行业发展稳定成熟行业
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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