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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI原生产品经理",
        "job_level": "高级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "",
        "location": "北京··",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "Agent产品经理（任务与行为策略）"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "北京某中型互联网大数据平台公司",
        "company_industry": "互联网",
        "company_size": "500-999人",
        "company_website": "",
        "company_description": ""
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 50000,
            "max": 80000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "团建聚餐 | 节日福利 | 带薪年假 | 加班补助 | 零食下午茶 | 餐补 | 年终奖 | 股票期权 | 绩效奖金 | 五险一金 | 补充医疗保险"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 5,
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "",
        "responsibilities": "1、全链路 AI 提效工作流：以 Claude、Codex 等为核心生产工具，⽤ AI 重构需求洞察、竞品研究、PRD 撰写、信息架构梳理、原型探索、数据复盘全产品环节，持续优化⼯具链与⼯作流，大幅提升交付效率与方案质量；\n2、产品规划与智能化升级：负责 C 端产品迭代，围绕商业查询、企业分析、风险判断、关系洞察、决策辅助等场景，搭建具备⾏业竞争力的 AI-Native 产品能力体系；\n3、用户任务链路重构：从真实商业决策场景出发，拆解搜索、问答、分析、报告、提醒、决策辅助全链路，定义智能时代的交互范式、产品目标、数据口径与商业化策略；\n4、智能技术场景落地：协同研发、算法、数据、设计团队，推动大模型、RAG、智能检索、知识图谱、结构化数据能力在业务场景落地，平衡效果、体验、成本与落地节奏；\n5、数据驱动迭代闭环：建立用户体验、业务指标、模型效果三位一体的评估体系，用 AI 辅助数据分析、用户反馈归因与问题定位，通过实验持续迭代产品策略；\n6、团队提效方法论沉淀：沉淀可复用的 AI 产品工作模板、Prompt 资产、分析框架与需求范式，赋能团队整体完成从传统产研到 AI-Native 工作模式的升级。",
        "requirements_text": "1、3 年及以上 C 端产品经验，有工具类、数据查询类、搜索类、内容分析、决策辅助类产品经验优先；\n2、已将 AI 作为日常主力生产方式，深度覆盖需求、方案、复盘全产品流程，简历需明确说明：使用工具、落地场景、产出成果与量化提效数据；\n3、理解大模型、RAG、智能检索、知识图谱等 AI 能力的适用边界，可与算法、研发对等沟通方案、风险与落地路径；\n4、扎实的产品基本功：独立完成用户研究、需求拆解、流程设计、原型输出、指标搭建、项目推进与上线复盘；\n5、强数据思维，能通过留存、转化、搜索行为、功能使用率、付费链路与用户反馈，精准判断产品迭代价值与真实问题；\n6、具备快速验证意识，可借助 AI 编程、低代码、原型工具、数据分析脚本快速搭建 Demo 验证想法，拒绝纯纸面方案。",
        "skills": [AI生成
            "需求调研与需求分析",
            "业务理解与场景抽象",
            "产品战略与路线图",
            "PRD与原型设计",
            "产品迭代管理",
            "用户研究与体验优化",
            "Prompt工程",
            "RAG与检索增强",
            "Workflow与任务编排",
            "上下文/知识工程",
            "模型/Agent评测体系",
            "数据分析与指标体系",
            "SQL与数据探查",
            "POC/试点验证",
            "调试排障与技术支持",
            "编程与代码实现",
            "GTM与商业化策略",
            "跨部门/跨团队协作",
            "企业服务/SaaS知识"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、有 AI 工作流方法论沉淀、Prompt 体系搭建、团队提效赋能、内部培训或公开分享经验；\n2、有商业查询、企业征信、风控、财经法律、数据可视化、SaaS 等垂直领域产品经验；\n3、具备脚本编写、API 调用、AI 编程能力，可自主搭建自动化分析、批量处理的提效工具；\n4、有大模型应用、AI 搜索、智能问答、决策辅助类 AI 产品从 0 到 1 落地经验。\n认证资质\n人力资源服务许可证",
        "job_highlights": "5-10年 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "熊女士",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/db6bf305b8f1b66b0nJ-09i5FlFX.html"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "db6bf305b8f1b66b0nJ-09i5FlFX",
        "post_date": "",
        "hire_time": "",
        "update_date": "",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/db6bf305b8f1b66b0nJ-09i5FlFX.html"
    },
    "fulltext": "岗位职责：\n1、全链路 AI 提效工作流：以 Claude、Codex 等为核心生产工具，⽤ AI 重构需求洞察、竞品研究、PRD 撰写、信息架构梳理、原型探索、数据复盘全产品环节，持续优化⼯具链与⼯作流，大幅提升交付效率与方案质量；\n2、产品规划与智能化升级：负责 C 端产品迭代，围绕商业查询、企业分析、风险判断、关系洞察、决策辅助等场景，搭建具备⾏业竞争力的 AI-Native 产品能力体系；\n3、用户任务链路重构：从真实商业决策场景出发，拆解搜索、问答、分析、报告、提醒、决策辅助全链路，定义智能时代的交互范式、产品目标、数据口径与商业化策略；\n4、智能技术场景落地：协同研发、算法、数据、设计团队，推动大模型、RAG、智能检索、知识图谱、结构化数据能力在业务场景落地，平衡效果、体验、成本与落地节奏；\n5、数据驱动迭代闭环：建立用户体验、业务指标、模型效果三位一体的评估体系，用 AI 辅助数据分析、用户反馈归因与问题定位，通过实验持续迭代产品策略；\n6、团队提效方法论沉淀：沉淀可复用的 AI 产品工作模板、Prompt 资产、分析框架与需求范式，赋能团队整体完成从传统产研到 AI-Native 工作模式的升级。\n岗位要求：\n1、3 年及以上 C 端产品经验，有工具类、数据查询类、搜索类、内容分析、决策辅助类产品经验优先；\n2、已将 AI 作为日常主力生产方式，深度覆盖需求、方案、复盘全产品流程，简历需明确说明：使用工具、落地场景、产出成果与量化提效数据；\n3、理解大模型、RAG、智能检索、知识图谱等 AI 能力的适用边界，可与算法、研发对等沟通方案、风险与落地路径；\n4、扎实的产品基本功：独立完成用户研究、需求拆解、流程设计、原型输出、指标搭建、项目推进与上线复盘；\n5、强数据思维，能通过留存、转化、搜索行为、功能使用率、付费链路与用户反馈，精准判断产品迭代价值与真实问题；\n6、具备快速验证意识，可借助 AI 编程、低代码、原型工具、数据分析脚本快速搭建 Demo 验证想法，拒绝纯纸面方案。\n加分项：\n1、有 AI 工作流方法论沉淀、Prompt 体系搭建、团队提效赋能、内部培训或公开分享经验；\n2、有商业查询、企业征信、风控、财经法律、数据可视化、SaaS 等垂直领域产品经验；\n3、具备脚本编写、API 调用、AI 编程能力，可自主搭建自动化分析、批量处理的提效工具；\n4、有大模型应用、AI 搜索、智能问答、决策辅助类 AI 产品从 0 到 1 落地经验。\n认证资质\n人力资源服务许可证"
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