蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数字科技线-能源AI产品经理
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、电力系统、能源工程、运筹学等相关专业背景； 2. 8年以上产品管理经验，其中至少3年以上AI/大数据产品负责人经验，有能源、电力、工业AI等领域背景优先； 3. 熟悉大模型、时序预测、强化学习、智能体（Agent）等AI技术原理，具备与算法团队深度对话的能力； 4. 具备从技术概念到商业化产品的全周期落地经验，有成功主导AI平台或复杂系统产品上线案例； 5. 出色的跨团队协作能力，能高效协调算法、工程、业务、…
工作职责
1. 产品战略与规划： • 制定能源AI产品中长期发展战略，聚焦AI大模型、智能体、时序预测等前沿技术在能源行业的落地路径； • 主导能源AI时序大模型的产品架构设计，涵盖发电功率预测、负荷预测、电价预测、故障预警等核心场景； • 设计并推动“能源融运管退智能体”产品闭环，整合金融、运营、资产管理和退出策略，实现全生命周期智能决策支持； 2. 产品管理与落地： • 主导产品需求分析、功能定义、MVP设计及迭代优化，协调算法、工程、数据、业务团队高效推进项目交付； • 建立数据驱动的产品评估体系，量化AI模型在提升发电效率、降低运维成本、优化资产回报等方面的实际价值； • 深入理解风光储、电网、综合能源服务等业务场景，推动AI产品与客户业务系统的深度集成； 3. 跨职能协作与生态建设： • 与AI算法团队紧密合作，定义模型训练目标、评估指标与工程化接口标准； • 联动市场与销售团队，输出产品白皮书、解决方案案例，支撑重点客户POC与商业化落地； • 建立与能源集团、设计院、设备厂商、碳交易平台等生态伙伴的合作机制，拓展AI产品应用场景； 4. 团队建设与领导力： • 领导能源AI产品团队，培养团队在能源+AI交叉领域的专业能力，推动技术创新与产品突破。
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. 主导完成 AI PaaS平台的规划/定义/设计/迭代/竞争分析，包括不限于算力调度、GPU虚拟化、模型训推、模型部署、模型优化、智能体研发、知识库等，对产品的行业竞争力和影响力负责； 2. 主导并设计商业模式，协同业务部门、中台部门、研发测试、运营、交付、售后等团队，完成商业的破局和复制，对商业结果负责； 3. 深入理解人工智能领域的技术，熟悉业界主流云厂商和垂直厂商的AI PaaS平台，了解其特性和各自的优劣势。
1. 客户需求分析与方案设计： • 深入理解客户新能源业务场景，挖掘AI或智能体可落地的需求，提供定制化解决方案； • 设计端到端AI技术架构，涵盖数据、算法、工程部署等关键环节； • 撰写技术方案文档（如POC方案、可行性分析、实施路线图）； 2. 市场洞察及需求提炼： • 与新能源业务团队紧密合作，理解政策法规（如《电力市场交易规则》《全国碳排放权交易管理办法》《136号文》）及市场动态，转化为产品需求； • 支持构建新能源+AI的数字化解决方案（如虚拟电厂、储能优化、电碳证管理系统、能源智能体等）； 3. 客户沟通与技术推广： • 向客户讲解AI技术能力、综合能源平台能力、应用场景及商业价值； • 主导技术交流、方案演示及POC（概念验证）测试； • 解答客户技术疑虑，提供专业咨询建议； 4. 行业洞察与最佳实践沉淀： • 跟踪AI前沿技术趋势，结合新能源行业特点（如电力改革等）提炼解决方案； • 总结项目经验，形成可复用的方法论和标准化方案。