蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数字科技线-AI产品经理
任职要求
1. 具备本科及以上学历,专业背景包括但不限于计算机科学、数学、统计学等; 2. 拥有3年以上AI产品经理或智能营销平台设计经验,在营销平台的建设或在营销领域有智能体产品或者相关应用经验者优先,有金融行业营销业务背景者优先; 3. 具备乐观开放、独立思考的工作态度,自我驱动、热爱创新,具备优秀的职业精神,团队协作和业务协调能力强,有大局观意识,敢于迎接挑战和承担责任; 4. 具备扎实的用户研究、产品设计、智能应用能力,优秀的沟通、协作能力,能够有效地与团队成员和业务部门进行沟通和协作; 5. 具备商业化思维和敏锐的市场洞察力,能够洞察市场趋势,为产品的发展提供有力的支持。
工作职责
1. 负责AI驱动的客户经营智能体的全生命周期管理,覆盖需求分析、产品功能定义到商业化产品落地; 2. 深入理解金融类客户需求,构建差异化竞争优势,为产品的发展提供有力的市场洞察; 3. 熟悉智能体工程,具备智能体工作流编排全流程落地能力,包括大模型调用、数据、知识库及工具召回、对客表达优化等链路; 4. 熟悉智能体研发平台、AI标注、智能训推、智算调度、算力资源等支持AI智能体运作的软硬件层能力; 5. 具备出色的协调能力,能够有效协调数据科学、算法工程,业务等多部门资源,持续推进智能体产品的有序发展,实现业务的持续升级; 6. 关注行业发展趋势,特别是AI营销技术趋势(如生成式AI、多智能体协作),探索智能体公、私域经营等新场景的应用,保持产品的市场领先性。
1. 产品设计与实现: • 需求调研:通过多种方式收集并分析客户对于智能体应用的需求(如新能源投前决策、新能源运营管理等),确保产品设计能够精准解决这些痛点; • 产品架构设计:参与设计智能体应用的产品架构,确保其具有良好的扩展性和兼容性,能够满足包括能源行业在内不同场景(如新能源投前决策、新能源运营管理、客服运维、资产/电力交易等)的需求; • 产品功能设计:基于需求调研和产品架构,针对包括能源行业在内不同场景的需求进行智能体应用的详细功能设计,包括但不限于多智能体角色定义、工作流搭建、提示词工程、MCP工具设计、知识库搭建; • 大模型协同迭代:与数据科学家协作,定义、整理能源行业时序大模型和语言大模型的训练数据、特征工程及评估指标; • 产品需求文档产出:基于产品功能设计,撰写详细的产品需求文档(PRD),明确智能体应用的功能特性、用户流程、交互设计等,为开发团队提供清晰的指导; • 跨团队协作产品落地:与研发、设计、测试等部门紧密合作,协调资源,推进项目进度,确保产品按时高质量上线; 2. 产品培训及售前支持: • 材料输出及培训说明:负责编制智能体应用相关的文档资料,如产品白皮书、使用手册等,组织针对内外部的培训活动讲解产品核心价值、功能特点及其应用场景; • 业务拓展售前支持:协助业务团队完成售前阶段的产品交流和方案演示,解答客户疑问,促进业务转化; 3. 产品迭代及运营支持: • 产品优化迭代:定期回顾产品运营数据,根据运行情况和客户反馈,推动智能体应用持续迭代升级,保持产品竞争力; 4. 行业洞察与竞品分析: • 行业洞察:持续跟踪AI技术及智能体应用的前沿趋势,特别关注在投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等领域的最新发展; • 竞品分析:进行深入的市场和竞争对手分析,识别市场机会和威胁。
1. 产品设计与实现: • 需求调研:通过多种方式收集并分析客户对于智能体应用的需求(如客服提效、智能运维等),确保产品设计能够精准解决这些痛点; • 产品架构设计:参与设计智能体应用的产品架构,确保其具有良好的扩展性和兼容性,能够满足不同场景(如投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等)的需求; • 产品功能设计:基于需求调研和产品架构,针对不同场景的需求进行智能体应用的详细功能设计,包括但不限于多智能体角色定义、工作流搭建、提示词工程、MCP工具设计、知识库搭建; • 产品需求文档产出:基于产品功能设计,撰写详细的产品需求文档(PRD),明确智能体应用的功能特性、用户流程、交互设计等,为开发团队提供清晰的指导; • 跨团队协作产品落地:与研发、设计、测试等部门紧密合作,协调资源,推进项目进度,确保产品按时高质量上线; 2. 产品培训及售前支持: • 材料输出及培训说明:负责编制智能体应用相关的文档资料,如产品白皮书、使用手册等,组织针对内外部的培训活动讲解产品核心价值、功能特点及其应用场景; • 业务拓展售前支持:协助业务团队完成售前阶段的产品交流和方案演示,解答客户疑问,促进业务转化; 3. 产品迭代及运营支持: • 产品优化迭代:定期回顾产品运营数据,根据运行情况和客户反馈,推动智能体应用持续迭代升级,保持产品竞争力; 4. 行业洞察与竞品分析: • 行业洞察:持续跟踪AI技术及智能体应用的前沿趋势,特别关注在投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等领域的最新发展; • 竞品分析:进行深入的市场和竞争对手分析,识别市场机会和威胁。
1. 产品规划与设计:负责金融业务智能体的产品规划,结合客户侧业务场景设计和规划功能迭代; 2. 需求分析与协作:协调研发、测试、业务团队,推进产品开发周期,确保高质量交付,并跟踪产品上线后的运营数据推进优化; 3. 行业研究与竞品分析:分析AI在金融行业的政策及竞品动态,制定差异化竞争策略,保持平台技术及服务的领先性。