美团AI产品经理（金融应用方向）
任职要求
1）本科及以上学历，2年以上AI产品经理经验，具备大模型、对话系统、AI机器人应用经验的优先。 2）有利用AI技术（Prompt，LLM，AI Coding，工作流软件）独自制作经验的优先。 3）具备强数据驱动意识，熟练使用AB测试、漏斗分析等量化评估方法。能独自进行一定的数据筛选，清洗，…
工作职责
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。
1.参与产品规划；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. 负责大语言模型在金融领域的应用落地，设计和优化AI驱动的内容生成功能，包括但不限于智能理财助手的内容生成、AI大V号的内容生成及辅助功能等，确保内容的专业性和个性化； 2. 与技术团队紧密合作，定义大模型在债券基金、股票基金等领域的应用场景，制定智能推荐、内容创作和用户交互方案，推动产品创新； 3. 深入研究用户需求，设计符合用户需求的个性化、专业化理财内容生成逻辑，提升用户体验和内容精准性； 4. 跟踪市场趋势及竞品动态，探索大模型在财富管理行业的新应用，持续优化产品功能和服务； 5. 协调多方资源，推动产品从设计到上线的全流程落地，对产品的数据和效果负责，确保项目目标的达成。
团队介绍： 我们在做“AI 在金融投顾全链路的落地”，面向投研、运营、产品、用户等角色，打造生产级的AI投顾体系，为AIME投顾机器人业务提供端到端提效能力：从金融行情解读与投研报告生成、用户投顾需求识别与澄清、问答话术生成与优化、投研知识库构建与更新，到 问答精准度校验与合规审核，形成可规模化复用的 AI 投顾生产力体系。团队强调“真实可用而非玩具 Demo”，以实现企业级金融投顾服务为标准，注重可靠性、合规性、可评测性与持续迭代能力，目标是把投顾链路里的高频问答、知识库更新、需求响应等任务做到稳定、可控、可交付。 岗位方向：多模态大模型 × Agent，聚焦 投研问答 / 知识库构建 / 金融内容生成把多模态大模型的细粒度理解能力与 Agent 的工具使用、任务规划、信息检索与交互能力深度结合，构建金融投顾垂类下的Agent系统：会检索金融行情、能解读投研报告、能总结用户投顾需求、能优化问答话术、能对齐金融合规标准与规范，并持续在AIME投顾机器人真实业务中提升问答精准度与用户体验。 工作内容： 1. 聚焦金融投顾全链路提效场景，负责 多模态理解 + Agent 相关产品设计与落地，覆盖投研问答、知识库构建、用户需求识别、问答话术生成与校验等核心任务； 2. 构建生产级投顾Agent能力：金融信息检索与整合、投研内容结构化解析、用户需求拆解与响应、问答证据归因与可追溯引用、长周期投顾任务规划与优化等； 3. 深入研究多模态大模型与 LLM 的预训练/后训练技术（SFT、偏好优化/RL 等），在 金融数据配比、训练范式、模型适配与推理策略 上探索最佳实践，推动AIME投顾机器人问答效果显著提升； 4. 设计面向金融投顾垂类的评测与对齐体系：包括 问答精准度、金融事实一致性、合规性、稳定性、响应速度 等指标，持续提升AIME机器人的可控性与可交付性； 5. 与算法、研发、运营、合规团队紧密协作，推动AI能力落地到AIME投顾机器人产品链路中，实现可持续迭代与规模化应用。
1. 业务数据支持：深入财务、职能等业务场景，梳理数据需求，搭建指标体系与分析模型，通过数据报表、仪表盘等输出业务洞察，支持财务分析、成本优化等决策 2. BI平台建设与优化：负责企业级BI平台的产品规划、设计与迭代，主导数据可视化、自助分析、报表引擎等模块的功能设计，提升平台易用性与业务适配性 3. 产品全流程管理：协调数据开发、算法、工程团队，推动数据采集、清洗、建模到应用的全链路落地，确保数据准确性与时效性 4. 行业对标与创新：研究国内外BI工具及行业最佳实践，结合公司业务特点提出差异化解决方案