宁德时代
资深AI原生产品经理
资深AI原生产品经理
发布于 大约 1 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评测
Langgraph
Llm
Prompt工程
Rag
Tob产品
多模态
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
宁德时代AI原生产品岗，前沿技术加持，薪资有竞争力，但城市和WLB一般。
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
30K
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 850 个在招 · 其中AI产品经理 2 个
市场机会
选择不多
宁德 · AI产品经理 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
作为宁德时代的资深AI原生产品经理，你将负责将LLM、Agent、RAG等前沿AI技术转化为可落地的业务产品
你将主导产品的端到端设计，从场景识别、模型选型到评测体系建设，与算法和工程团队紧密配合，推动AI原生应用在新能源领域落地
最低要求
硕士及以上学历
计算机 / 人工智能 / 自动化 / 软件工程 / 数学 / 电子 等相关专业
-5 年 ToB 产品经理 / AI 应用 PM 经验
至少独立交付过 1 个 AI 原生产品（非传统产品 + AI 模块），有线上数据可佐证
熟悉 LLM 基础（Transformer / Attention / SFT / RLHF-DPO / Embedding）
理解 RAG、Function Calling、MCP、Agent Planning 等机制
Python 中级以上，能独立跑通一条端到端 pipeline（数据 → 模型 → 评测 → Demo）
至少熟练 1 个 Agent 框架（LangGraph / Dify / Coze / 扣子 / Trae 等）
熟悉离线评测（BLEU / ROUGE / G-Eval / 人工评测）+ 在线指标（采纳率 / 完成率 / ROI），能搭小型 Eval pipeline
持续跟踪国内外最新 AI 产品：ChatGPT / Claude / Gemini / Cursor / Manus / Devin / Lovable / v0 / Coze / 扣子 / Trae / DeepSeek / 通义 / 豆包 / 智谱 / Kimi 等
工作职责
负责 AI 原生产品的端到端规划、设计与落地，把 LLM / Agent / RAG / 多模态等能力转化为业务可用的产品形态
用 AI 原生范式重新定义产品的交互、流程和价值链
从业务场景出发，识别"非结构化转结构化 / 对话替代界面 / Agent 替代流程"等可被 AI 重构的环节
负责架构 + 交互 + 评测一体化设计，含模型选型、Prompt 工程、Agent 编排、RAG 链路、Eval pipeline
能够用"AI 优先"的视角，把模糊业务问题拆成可被模型 + Agent 执行的最小单元，并提前设计好评测和兜底机制，让产品上线后持续可迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 宁德时代是新能源巨头，平台稳定，资源丰富，项目影响力大
- 深度参与AI原生前沿技术落地，技能成长迅速
- 薪资具有竞争力，且宁德生活成本低，生活质量高
- 可接触到真实工业场景，积累稀缺的垂直领域经验
- 宁德城市能级有限，配套设施和社交圈不如一线城市丰富
- 适合热爱前沿AI技术、愿意深入产业场景、对城市生活需求不高且追求事业价值的资深产品经理
缺点 / 挑战
- AI原生产品仍处于探索期，需要应对技术不确定性和业务落地压力
- 需要同时具备技术深度和产品广度，对能力要求较高
角色解读
- 在AI产品领域深耕，成为行业专家，负责更大规模的产品矩阵
- 向产品管理或业务负责人发展，领导跨团队AI产品创新
- 依托宁德时代产业场景，成为能源+AI的复合型产品领军人物
- 负责AI原生产品的全流程设计，包括需求分析、方案规划、落地实施
- 将LLM/Agent/RAG等技术工具化，设计新的产品交互和业务流程
- 搭建评测体系，确保AI产品上线后效果可量化、可持续优化
- 与算法、工程、业务团队协作，推动产品在具体业务场景中创造价值
- 扎实的AI技术理解，熟悉LLM、RAG、Agent等原理与应用
- 产品设计能力，能够从业务问题出发定义产品形态
- 数据分析与评测能力，能搭建Eval pipeline并用数据说话
- 编程能力，至少掌握Python并能独立完成原型验证
申请策略
- 了解宁德时代在AI+新能源的战略布局，在面试中体现行业理解
- 准备一个完整的AI原生项目案例，突出从0到1的过程和关键决策
- 突出AI原生项目经历，尤其是有数据验证的交付案例
- 强调对LLM/Agent/RAG等技术原理的理解深度
- 展示Python实现pipeline的能力和评测体系的搭建经验
- 体现ToB场景中的业务洞察和产品落地成果
- 系统梳理Agent框架（如LangGraph、Dify），尝试搭建小型Demo
- 学习最新模型和工具，保持对AI产品趋势的敏感度
面试指南
- 用STAR法则回答项目经历，重点突出你的角色、技术选择和结果
- 对于技术问题，结合具体案例说明原理和取舍，展示深度思考
- 对于动机问题，联系宁德时代战略和产业趋势，表达真诚和匹配度
- 请介绍一个你主导的AI原生产品，它解决了什么业务问题？技术方案如何设计？
- 如何评估一个AI产品的效果？你用过哪些离线评测和线上指标？
- 你如何将模糊的业务需求拆解为AI模型可执行的单元？
- 请解释RAG的链路有哪些关键环节？如何优化？
- 为什么选择宁德时代？你对'AI+新能源'有什么理解？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值85
薪资福利
70中等
薪酬未在JD中披露，但宁德时代作为上市公司薪酬体系成熟，且宁德生活成本低，整体经济回报具有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位深度涉及LLM/Agent等高成长技术，能快速积累AI原生产品从0到1的经验，发展空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Prompt工程、Python、LangGraph、Dify、多模态
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在宁德，城市便利性一般，JD未提及弹性办公或远程，生活与工作平衡信号不足。
工作模式仅现场办公
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
新能源+AI方向具有明显的社会价值和行业前景，宁德时代作为行业龙头能提供较好的使命感和创新环境。
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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