安利
数字产品师（Gen AI 方向）
数字产品师（Gen AI 方向）
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
Ai工作流
Gen Ai
产品需求文档
提示词工程
数据分析
机器学习
用户体验
用户调研
编程能力
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
跨国巨头Gen AI产品岗，技术前沿、业务场景丰富、成长空间大，WLB情况未知。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.6万
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
68 个在招
市场机会
选择不多
广州 · AI产品经理 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责将Gen AI技术转化为可落地的产品方案，通过用户调研和数据分析深入理解业务场景，与工程团队协作推动产品上线并持续优化用户体验
适合对AI技术有热情、具备一定编程或数据处理基础，且希望从事AI产品落地的求职者
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程、心理学、社会学等相关专业为佳
对AI、新技术、数字化及互联网领域有浓厚兴趣，对产品工作富有热情，有强烈的自驱力
具备基础编程能力或数据处理知识（如：代码编写等），参与过AI、机器学习或数据分析等相关课题研究或项目实践
优秀的逻辑思维与系统分析能力，拥有敏锐的业务洞察力、快速学习能力、创新思维与良好商业敏感度
良好的沟通协作能力
工作职责
开展用户调研工作，通过运营数据分析、问卷、访谈、桌面研究等多种方法进行定性和定量分析，深入理解目标用户、业务场景及数字产品要解决的业务问题或创造的业务价值
依据业务需求，清楚的了解AI技术可行性，并与工程团队协作确定最佳AI实现的技术方案，产出详细的产品需求文档，并跟进开发测试等工作，直至产品上线
关注产品的运营数据变化，洞察用户满意度，评估产品体验水平，持续优化产品的用户体验
能够持续根据业务需要通过AI工作流调整，提示词修改，skill等综合的AI工程方法优化产品业务效果和稳定性
持续关注并调研相关领域的数字化产品趋势，结合公司业务策略，持续思考并优化产品体验，以支撑业务发展
优先资格
有用户研究、交互设计或用户体验设计的学术背景或实习经验优先
拥有项目管理或校园学生工作经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于Gen AI前沿赛道，能深度参与大模型技术在实际业务场景中的落地，积累稀缺的AI产品经验
- 依托跨国巨头企业的丰富业务场景与数据资源，产品落地机会多，能锻炼扎实的业务洞察与商业化能力
- 岗位职责涵盖从用户调研、技术方案制定到AI工作流优化的全链路，有助于构建全面的产品能力模型
- Gen AI技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习状态，以跟进最新的技术趋势和工程方法
- 作为技术与业务的桥梁，需要频繁与工程团队及业务方沟通，跨部门协调与推动落地的难度较大
- 适合对AI技术有强烈热情、具备一定技术理解力与编程基础，且希望在Gen AI产品落地方向深耕的复合型产品人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可发展为资深AI产品经理或产品专家，主导更复杂的Gen AI业务场景落地
- 横向可向AI业务负责人或数字化转型专家转型，统筹公司级数字化产品战略与商业化变现
- 深入业务场景进行用户调研与数据分析，挖掘用户需求并明确Gen AI产品要解决的业务问题
- 与工程团队协作评估AI技术可行性，制定技术方案并输出产品需求文档，跟进开发测试至上线
- 通过调整AI工作流、优化提示词（Prompt）及Skill等AI工程方法，持续提升产品效果与用户体验
- 具备扎实的用户调研与数据分析能力，能熟练运用定性与定量方法洞察用户与业务场景
- 了解Gen AI、机器学习等前沿技术原理，具备基础编程或数据处理能力，能与工程团队顺畅沟通
- 拥有优秀的逻辑思维、商业敏感度及项目管理能力，能推动跨团队协作与产品落地
申请策略
- 提前了解安利在数字化及Gen AI领域的最新业务布局与产品动态，面试时结合其业务场景提出产品优化建议
- 重点突出参与过的AI、机器学习或数据分析项目，详细说明你在其中承担的角色及取得的业务成果
- 展示用户调研与数据分析能力，提供通过定性/定量分析挖掘需求并成功优化产品体验的具体案例
- 强调对Gen AI技术的理解，如提示词工程、AI工作流设计或相关大模型应用实践经验
- 深入学习Prompt Engineering及LangChain等AI应用开发框架，提升对AI技术边界的认知
- 熟练掌握Python及SQL，提升数据处理与自动化分析能力，以便更好地与工程团队协作
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经历，重点突出数据指标的提升与业务价值的创造
- 在回答产品设计问题时，遵循‘用户洞察-技术可行性评估-方案设计与迭代-数据验证’的闭环逻辑
- 请分享一个你通过用户调研或数据分析发现业务痛点，并推动产品优化的完整案例
- 如果要将Gen AI技术引入安利现有的某个业务场景（如营销、客服或供应链），你会如何设计产品方案？
- 在过往项目中，你是如何与工程团队协作评估AI技术可行性并推进落地的？遇到过什么困难？
- 你如何理解提示词工程（Prompt Engineering）和AI工作流优化？请举例说明你如何提升AI产品的稳定性与效果
- 准备1-2个深度参与的AI或数据分析项目案例，梳理其中的技术难点、业务挑战及你的解决方案
- 体验并分析市面上主流的Gen AI产品（如各类大模型应用、AI Agent），总结其优缺点及优化思路
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
作为跨国巨头企业的全职岗位，薪资福利体系相对完善且稳定，但JD未明确披露具体薪资范围与特殊福利。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–2万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦Gen AI前沿技术落地，能深度接触大模型工程化应用，技术成长空间大，且业务场景丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Gen AI、AI工作流、提示词、机器学习、数据分析、代码编写
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式与工时安排，无法判断WLB情况，但跨国企业通常具备相对规范的休假制度。
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
75中等
Gen AI属于高速增长赛道，岗位致力于将前沿技术转化为实际业务价值，具有较强的创新性与时代意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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