腾讯AI 产品经理-金融 AI 应用方向
任职要求
1.学历与专业:硕士及以上学历,有计算机科学、金融工程、人工智能等相关背景加分; 2.工作经验:1 年以上 AI 产品经理经验, 有 AI Agent 或智能系统落地经验优先;近期有成功案例者优先,例如主导过基于大模型的金融 AI 产品上线,或设计过AI智能交互系统; 3.技术能力:了解 AI 技术栈基本原理:大语言模型、强化学习、多模态识别等;了解 AI Agent 开发框架、向量数据库(Milvus、Pinecone)、MCP/Function call 技术优先;了解金融业务知识加分:如投资组合管理、信贷风控、合规等,熟悉金融数据特征; 4.行业知识:熟悉金融监管政策,了解金融科技发展趋势加分;有金融科技公司、银行 / 券商科技部、咨询公司经验者加分; 5.综合素质:具备 “技术 + 业务” 双视角,能与算法团队讨论模型优化,与机构客户沟通业务合作需求;强项目管理能力,曾主导跨部门协作,推动复杂项目按时交付。
工作职责
1.参与产品规划;深入理解业务需求,参与制定 AI 问答产品的长期战略和短期迭代路线;结合AI Agent(如Prompt Engineering、RAG、Agentic Workflow、工具调用)、多模态交互(文本 + 语音 + 图像)等技术,设计差异化的产品功能,提升用户体验和商业价值; 2.需求分析与场景落地;深度理解用户,挖掘核心业务痛点,设计面向 C 端的 AI Agent 应用或产品功能,高效解决用户问题;主导产品需求文档(PRD)、原型设计,推动跨团队(算法、工程、测试)协作,确保产品按时高质量交付; 3.技术与生态整合;熟悉 AI Agent 技术栈优先,整合向量数据库、知识图谱等工具,优化 Agent 的推理效率和准确性;探索多智能体协作(Multi-Agent System)在金融复杂任务中的应用,例如构建投资决策团队(技术面选股 Agent + 基本面分析 Agent + 量化回测Agent); 4.行业合规与风险管理;确保产品符合金融监管要求,设计数据安全与隐私保护方案;监控 AI 模型的公平性、可解释性,建立风险预警机制,应对算法偏差或数据外泄等问题; 5.市场与竞争分析;跟踪金融科技行业动态,研究竞品,制定差异化竞争策略;与市场团队合作,推动产品商业化,制定定价策略、客户成功计划,提升市场占有率。
1)负责金融行业大模型应用产品的全生命周期的工作,制定从需求分析、技术选型到商业化落地的完整路径,利用AI推理能力加工并生成金融风险标签,提升风控作业效率。 2)设计符合行业特性的多轮对话、意图识别、知识问答等核心能力建设方案。建立领域专属的意图分类体系及知识库架构,覆盖合规、风险控制等特殊要求。 3)主导构建包含数据标注、模型训练、效果评估的闭环优化体系,持续提升意图识别准确率和问题解决率。 4)协调算法、工程、运营团队完成模型迭代,推动技术能力与业务场景的深度融合。
1.主导财务AI应用的整体架构设计与落地实施,涵盖智能财务分析、智能审核、智能预测、智能财务问答、智能财务风险预警等关键系统的 AI 能力集成,优化财务流程,提升效率与精准度; 2.设计基于大模型的财务文档处理方案,包括合同解析、票据识别、合规审查等,构建 RAG(检索增强生成)在财务场景的应用框架,实现非结构化财务文档的高效处理与智能利用; 3.深入研究多模态技术在财务流程中的融合应用,探索创新的端到端处理模式,显著优化处理效率,推动财务智能化发展; 4.攻克财务领域AI应用核心技术点,包括复杂财务规则与大模型推理的融合实现、财务敏感数据隐私保护与脱敏技术等,确保 AI 应用的安全性、合规性与高效性; 5.设计财务专用 Prompt 工程体系,通过精细的提示工程优化,提升 LLM(大语言模型)生成结果的准确性与合规性,使模型输出更贴合财务业务需求;

1、产品规划与设计:负责AI应用产品的整体规划,包括需求分析,功能设计用户体验优化等,深入理解金融科技行业需求,结合AI技术,设计创新的产品解决方案; 2、跨部门协作:与数据科学家、算法工程师、开发团队紧密合作,推动AI产品的开发与落地,与业务部门沟通,确保产品功能满足实际业务需求; 3、项目管理:制定产品开发计划,协调资源,把控项目进度,确保产品按时上线; 4、数据分析与反馈:收集用户反馈和市场数据,分析产品表现,提出改进建议,通过数据提升产品竞争力;