主分类：Agent 产品经理
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能体-医疗行业产品专家",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.打造医学分析智能体标准化能力，覆盖医学文献分析、临床指南解读、药物/疗法研究、医学证据梳理、科研选题、病例资料整理、医学报告生成等场景；\n2.梳理医学知识库、临床指南、文献数据库、药品器械数据库、医院信息系统等生态，制定医学数据源接入、知识检索和产品落地规划；\n3.调研医生、医学科研人员、药企、医疗器械企业、CRO、互联网医疗平台等用户需求，抽象可规模化复用的医学分析场景；\n4.深耕医学研究与专业分析工作流，联动医学知识库、医疗信息化、药企服务、科研工具等生态伙伴，推进专家、技能、插件和行业方案建设；\n5.结合医疗合规、医学严谨性和 AI 使用边界，设计可追溯、可验证、可审校的医学分析产品能力。",
"requirements_text": "1.5 年以上医学、药学、生命科学、临床研究、医学信息、医疗科技等相关从业经验；\n2.熟悉医学文献检索、临床指南、循证医学、诊疗路径、药品/器械研究等专业分析方法；\n3.3 年以上产品经验，有医学知识库、医疗 SaaS、临床科研、药企服务、AI 医疗、医学内容平台等产品设计经验；\n4.具备较强的信息抽象和产品化能力，能够将医学专业任务拆解为智能体、技能、插件、工作流或行业解决方案；\n5.熟悉医疗行业合规要求，了解医学内容审核、医疗数据安全、隐私保护、AI 辅助分析边界等基本要求；\n6.对 AI 在医学分析、医学科研、药企服务、医生辅助工作流中的应用有深入理解。",
"skills": [AI生成
"产品设计",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "1.有医学大模型、医学科研助手、临床辅助分析、药物研发分析、医学内容生成等 AI 产品经验；\r\n2.使用 AI 完成过高质量医学场景 Skills、Plugins、Agents、Prompt 工程或行业解决方案设计。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "2058757450861031424",
"post_date": "2026-08-24",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2058757450861031424"
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"fulltext": "智能体-医疗行业产品专家\n“用户为本，科技向善”，是写在每位腾讯产品人心中的一句箴言。在互联网浪潮中，大众的生活已被深刻地改变，如何为用户创造价值、创造怎样的价值，需要每位产品人花费更长时间去体会与探索。在这里，你将与同样关注细节、关注本质、关注美好的同事一道，开启你的创造性工作。\n1.打造医学分析智能体标准化能力，覆盖医学文献分析、临床指南解读、药物/疗法研究、医学证据梳理、科研选题、病例资料整理、医学报告生成等场景；\n2.梳理医学知识库、临床指南、文献数据库、药品器械数据库、医院信息系统等生态，制定医学数据源接入、知识检索和产品落地规划；\n3.调研医生、医学科研人员、药企、医疗器械企业、CRO、互联网医疗平台等用户需求，抽象可规模化复用的医学分析场景；\n4.深耕医学研究与专业分析工作流，联动医学知识库、医疗信息化、药企服务、科研工具等生态伙伴，推进专家、技能、插件和行业方案建设；\n5.结合医疗合规、医学严谨性和 AI 使用边界，设计可追溯、可验证、可审校的医学分析产品能力。\n1.5 年以上医学、药学、生命科学、临床研究、医学信息、医疗科技等相关从业经验；\n2.熟悉医学文献检索、临床指南、循证医学、诊疗路径、药品/器械研究等专业分析方法；\n3.3 年以上产品经验，有医学知识库、医疗 SaaS、临床科研、药企服务、AI 医疗、医学内容平台等产品设计经验；\n4.具备较强的信息抽象和产品化能力，能够将医学专业任务拆解为智能体、技能、插件、工作流或行业解决方案；\n5.熟悉医疗行业合规要求，了解医学内容审核、医疗数据安全、隐私保护、AI 辅助分析边界等基本要求；\n6.对 AI 在医学分析、医学科研、药企服务、医生辅助工作流中的应用有深入理解。\n1.有医学大模型、医学科研助手、临床辅助分析、药物研发分析、医学内容生成等 AI 产品经验；\r\n2.使用 AI 完成过高质量医学场景 Skills、Plugins、Agents、Prompt 工程或行业解决方案设计。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM004",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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