国家电投
人工智能解决方案顾问（研发中心）
人工智能解决方案顾问（研发中心）
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解决方案
解决方案
Ai解决方案
Prd
产品设计
人工智能
售前支持
大模型
数据分析
方案设计
需求分析
值不值得投
薪资怎么样
2.8万
比解决方案中位数低
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 590 个在招 · 其中解决方案 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位设在国家电投研发中心，主要面向集团及业务部门的人工智能应用场景，负责需求调研、AI解决方案设计与售前支持，并协同算法、开发和产品团队推动方案落地
同时需要输出行业AI白皮书与场景案例，参与AI实验室能力建设，并对内外部开展AI技术培训赋能
最低要求
学历要求：硕士研究生及以上学历，专业不限
计算机类、电子信息类、人工智能类等相关专业优先
工作经验：5年及以上产品相关工作经验，具备1年以上人工智能相关产品或项目经验
熟悉产品设计与需求分析流程，有独立负责人工智能相关产品规划、功能设计与落地经验者优先
专业能力：具备扎实的产品设计与需求分析能力，能够熟练撰写PRD、原型说明等文档，逻辑清晰、表述严谨
具备人工智能技术理解与产品应用能力，熟练使用大模型问答等通用人工智能工具，了解各类人工智能最新技术与创新产品的发展动态
具备较强的项目推进能力，能独立统筹产品全流程落地，善于协调多方资源、解决项目推进中的各类问题
逻辑思维清晰，沟通协调能力强，能高效对接研发、运营、业务方等多方角色，推动跨部门协作与共识达成
具备良好的数据意识，能运用数据分析方法跟踪产品效果，挖掘优化点，以数据驱动产品迭代
具备较强的商业思维和问题解决能力，关注业务目标，能结合业务场景提出合理的AI产品解决方案
有人工智能项目售前咨询或需求调研经验者优先
工作责任心强，抗压能力突出，积极主动，能快速响应市场与业务变化，具备良好的学习能力和团队协作意识
工作职责
负责人工智能相关业务场景的需求调研与分析，结合集团公司或业务部门痛点，设计具备可行的AI解决方案
参与项目售前支持，包括需求沟通、方案宣讲、技术交流、建议书编写等工作，推动项目立项与落地
跟踪人工智能前沿技术发展，结合公司业务方向，输出行业AI解决方案白皮书、场景案例与技术研究报告
协同算法、开发、产品团队，将解决方案转化为可落地的产品能力或项目成果，推动AI技术在业务中的实际应用
参与AI实验室能力建设，支撑集团及公司级重点数智化项目的前期规划与方案设计
面向内部团队或外部客户进行AI技术培训与赋能，提升团队整体AI方案输出能力
优先资格
加分项：有人工智能头部企业产品相关工作经验
有从0到1 AI产品落地经验
具备一定的业务建模、竞品分析能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台为大型能源央企的研发中心，业务场景丰富、项目体量大，能接触集团级数智化项目
- 岗位兼具产品设计、售前咨询与方案研究，能力面较宽，技术与管理双向发展空间都在
- 涉及大模型等前沿技术应用，且明确有AI实验室建设、白皮书与研究输出的空间
- 岗位要求5年以上产品经验并兼具AI技术理解与售前能力，能力复合度要求高
- 需要同时对接业务方、算法、开发和外部客户，多方协调的沟通成本和推进难度不小
- 适合有产品/解决方案背景、懂一定AI技术、擅长跨部门推动落地，并希望在大平台做行业级AI应用的人
缺点 / 挑战
- JD明确提到抗压能力与快速响应，项目节奏和交付压力需要有心理准备
角色解读
- 可在AI解决方案/售前咨询方向纵深发展，成长为行业专家型解决方案负责人或AI产品负责人
- 依托集团级数智化项目与AI实验室平台，有机会接触能源电力行业的复杂场景，积累行业Know-how
- 跨部门协作经验与客户侧沟通经验，也为后续转向产品管理、项目管理或业务管理岗位打基础
- 面向集团内部业务部门和外部客户，调研人工智能可切入的业务场景，输出可落地的AI解决方案与技术建议书
- 在售前阶段承担需求沟通、方案宣讲和技术交流，推动项目立项
- 项目启动后协同算法、开发、产品团队把方案变成实际产品能力
- 持续跟踪大模型等前沿技术，沉淀行业白皮书、场景案例和研究报告，并参与AI实验室建设与内部培训赋能
- 扎实的产品设计与需求分析能力，能独立撰写PRD、原型说明并统筹产品全流程落地
- 对人工智能技术有实际理解，熟练使用大模型问答等工具，能判断技术方案在业务场景中的可行性
- 较强的跨部门沟通协调与项目推进能力，能在算法、开发、业务方之间达成共识
- 数据意识与商业思维，能用数据验证方案效果，并从业务目标出发设计方案
申请策略
- 提前了解国家电投的产业布局与数智化转型方向，在简历与沟通中体现对能源行业AI应用的思考
- 投递时可在求职信中简述一个与能源/工业场景相关的AI方案设想，突出场景理解与落地能力
- 突出独立负责过的AI产品或解决方案案例，用「场景痛点—方案设计—落地结果」的结构写清成果
- 展示需求调研与PRD、原型文档的产出能力，可附上方案文档或白皮书类作品
- 强调售前支持经历，如方案宣讲、技术交流、建议书编写及推动立项的实际贡献
- 补充跨部门协作与数据驱动迭代的具体事例，体现项目统筹能力
- 系统梳理大模型应用的主流范式（RAG、Agent、微调等），能讲清各类方案的适用边界与成本
- 补充能源电力行业基础知识与典型数字化场景，提升方案与业务的贴合度
面试指南
- 案例类问题用STAR结构：背景痛点、你的角色与决策、具体方案与推进过程、量化结果与复盘
- 方案类问题用「场景—痛点—技术选型—落地路径—价值衡量」五步框架，先讲清业务价值再讲技术实现
- 协作类问题强调机制：先对齐目标与约束条件，再用原型/小范围验证降低分歧，最后形成书面共识
- 请分享一个你独立负责的AI产品或解决方案从0到1落地的完整案例，你是如何做需求调研和方案设计的？
- 你认为能源电力行业哪些业务场景最适合引入大模型？你会如何设计一个可落地的方案？
- 当业务方需求模糊或与算法团队在技术可行性上出现分歧时，你如何推动达成共识？
- 你如何衡量一个AI解决方案的业务价值？会关注哪些数据指标？
- 面向非技术背景的内部客户做方案宣讲，你会如何组织内容？
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