腾讯腾讯云 IM-高级产品经理-智能对话（企业客服、营销方向）
任职要求
1.计算机、人工智能或相关专业本科及以上学历，3年以上TO B产品管理经验，有智能客服/营销领域产品经验优先； 2.熟悉大语言模型、智能体、检索增强生成等AI技术原理，具备将技术方案转化为产品功能的能力； 3.对AI在客户服务、精准营销等企业服务场景的应用有深刻理解，能独立完成产品需求分析和商业化路径设计； 4.具备优秀的数据分析能力，能通过数据驱动产品优化和决策； 5.出色的跨部门沟通协调能力和项目管理能力，能推动复杂项目高效落地； 6.英语可作为工作语言，能够流畅阅读英文文档和参与国际交流。 加分项 1.有海外智能对话产品工作经验或国际项目合作经验； 2.参与过大型企业级AI产品的商业化落地项目； 3.具备技术背景或复合型知识结构，了解NLP、知识图谱等相关技术领域； 4.有成功推动AI产品从0到1落地的完整经验； 5.熟悉企业服务市场，有丰富的客户需求洞察经验。
工作职责
1.深度研究LLM、Agent、RAG等前沿技术发展趋势，结合市场需求和产品方向，识别智能对话产品的发展机会点； 2.制定智能对话产品（企业客服/营销方向）的中长期发展规划和阶段性迭代策略，明确产品核心功能和差异化竞争优势； 3.主导智能对话产品的全流程设计，包括需求分析、功能架构搭建、原型设计、开发跟进及上线后的效果评估与优化； 4.构建科学的产品评估体系，通过数据分析持续监控关键业务指标，为产品迭代和商业化决策提供数据支撑； 5.协调研发、算法、测试、运营等多部门资源，推动跨团队高效协作，确保产品按时高质量交付并达成商业化目标； 6.跟踪行业标杆产品动态，与行业客户交流，定期进行赛道洞察与分析，持续优化产品用户体验和商业价值。
职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富、结果驱动的高级大客户销售经理，专注于千万级规模的大型数字化集成项目。您将负责开拓和赢取智能制造、智慧园区、工业AI或数据中心等领域的复杂解决方案销售项目，直接对接大型企业客户、政府及重要生态伙伴。成功胜任者将有能力理解并转化客户的关键业务痛点为具体的数字化解决方案，并管理从商机挖掘到合同签署的完整销售周期。 主要职责： 1. 大型业务开发：基于西门子Xcelerator平台内外资源，识别和挖掘潜在大型项目机会，建立并维护有效商机池，确保完成年度业绩目标。 2. 客户关系管理：深入接触并建立与大型企业相关部门决策者（如CEO、CIO、CTO、项目负责人等）的稳固高层关系，推动大型项目落地。 3. 解决方案销售：深刻理解客户在智能制造（、智慧园区、工业AI等领域的业务挑战与需求，整合平台中的西门子及外部生态伙伴产品与解决方案资源，并拉通、协助相关产品方完成整体化集成方案。 4. 项目操盘与流程管理：独立主导千万级项目的全流程运作，包括需求分析、方案设计、技术交流、商务谈判、招投标、合同签订及收款，有效管理销售漏斗。 5. 市场与生态洞察：持续跟踪行业发展趋势、竞争动态及相关政策（如“智改数转”政策等），整合内外部资源（如设备厂商、行业协会），共同推动项目落地。
职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富、结果驱动的高级大客户销售经理，专注于千万级规模的大型数字化集成项目。您将负责开拓和赢取智能制造、智慧园区、工业AI或数据中心等领域的复杂解决方案销售项目，直接对接大型企业客户、政府及重要生态伙伴。成功胜任者将有能力理解并转化客户的关键业务痛点为具体的数字化解决方案，并管理从商机挖掘到合同签署的完整销售周期。 主要职责： 1. 大型业务开发：基于西门子Xcelerator平台内外资源，识别和挖掘潜在大型项目机会，建立并维护有效商机池，确保完成年度业绩目标。 2. 客户关系管理：深入接触并建立与大型企业相关部门决策者（如CEO、CIO、CTO、项目负责人等）的稳固高层关系，推动大型项目落地。 3. 解决方案销售：深刻理解客户在智能制造（、智慧园区、工业AI等领域的业务挑战与需求，整合平台中的西门子及外部生态伙伴产品与解决方案资源，并拉通、协助相关产品方完成整体化集成方案。 4. 项目操盘与流程管理：独立主导千万级项目的全流程运作，包括需求分析、方案设计、技术交流、商务谈判、招投标、合同签订及收款，有效管理销售漏斗。 5. 市场与生态洞察：持续跟踪行业发展趋势、竞争动态及相关政策（如“智改数转”政策等），整合内外部资源（如设备厂商、行业协会），共同推动项目落地。
1. AI需求分析与产品设计： * 负责小鹏自研销服系统智能化产品设计工作，利用大模型、AI Agent等先进AI技术与汽车销服复杂业务流程中有效融合，确保AI能力与系统流程、业务目标高度契合。 * 主导大模型与业务知识的融合落地，搭建智能外呼、智能画像、智能对话平台、智能质检、智能预测等核心AI能力矩阵 2. AI效果运营 * 协同算法、开发团队，通过Prompt工程、微调方案及多系统融合，解决响应延迟、幻觉控制等工程化挑战 * 通过人工标注、数据分析等业务运营手段，提高AI与业务场景适配性并发挥业务效果。 3. AI项目管理 * 管理AI项目从POC验证到规模化落地的全流程，建立效果评估体系与持续迭代机制。 * 管理项目全生命周期，把控关键节点，推动AI产品按时高质量交付。 4. AI行业技术洞察 * 跟踪AI技术趋势（如大模型、Agent、行业垂类解决方案），持续探索AI在汽车领域的创新应用场景。
1.深入了解AI相关知识，具备体系化的产品思维，负责将AI技术应用于ToB服务场景，实现产品落地； 2.结合实际业务场景和技术现状，基于海量对话流水和客户需求等数据，挖掘AI技术在提效方面的具体应用场景； 3.基于对行业和前沿技术的了解，结合具体业务场景，规划未来产品方向，并逐步实现相应的产品能力。