主分类：AI 应用产品经理（非 Agent）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI解决方案专家",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "软硬件服务-硬件管理部",
"location": "北京市 / 上海市 / 深圳市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
},
"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、业务场景的 AI 机会挖掘：深入理解共享单车/电单车/充电宝/SaaS 硬件的研发流程与运维体系，系统梳理AI可介入的关键节点；识别高价值场景：如设备故障预测、运维调度优化、硬件设计辅助、质量检测智能化等；\n2、硬件研发流程 AI 化改造：推动 AI 工具（Agent、大模型辅助设计等）融入固件开发、电路设计、测试验证等研发环节；建立AI辅助研发的工具链和规范，提升研发人效；\n3、硬件运维流程 AI 化改造：基于外场设备数据，推动预测性维护、远程故障诊断、智能调度等 AI 能力落地；与运维、数据、算法团队协同，从数据采集→模型应用→系统集成形成完整闭环；\n4、AI落地推进与项目管理：将业务痛点转化为可落地的AI需求，输出技术方案和产品化路径；协调内外部资源推动项目从立项到上线的全流程交付，持续跟踪 ROI；\n5、技术前沿跟踪与内部赋能：跟踪IoT/硬件领域AI应用趋势，评估新技术在本业务的适用性；定期组织内部分享，提升团队 AI 工具使用能力。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、电子工程、自动化、通信等相关专业；\n2、2年以上AI解决方案或AI产品经理工作经验，5年以上智能硬件/消费电子/IoT行业相关工作经验，深入了解 IoT/嵌入式设备的研发流程或运维体系；有共享出行、共享设备、智能锁、车联网等相关行业经验者优先；\n3、熟练使用主流 AI 工具（大模型、AI Copilot、自动化测试工具等），有用AI工具实质性提升研发/运维效率的实践经验；\n4、了解 AI 基础能力（大模型、时序预测、异常检测等），能与算法团队有效协作，非强制要求独立训练模型；\n5、具备良好的业务洞察能力，能将外场 IoT 设备的运营痛点转化为AI技术需求；\n6、较强的跨部门推动能力，能在研发、运维、数据、产品等多方协同中有效推进AI项目落地",
"skills": [AI生成
"自动化测试",
"嵌入式",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "有共享出行、共享设备、智能锁、车联网等相关行业经验者优先",
"job_highlights": "业务背景：本岗位归属硬件管理部，负责美团共享单车、共享电单车、共享充电宝及 SaaS 硬件业务的 AI 能力建设。团队管理着千万量级的外场 IoT设备，面临硬件研发提效、运维降本、故障预测等核心挑战，希望通过 AI 技术系统性改造研发与运维流程。岗位核心定位：这个岗位找的不是\"能训练模型的 AI 工程师\"，而是**\"懂你们业务的 AI 应用推手\"** ——先理解业务，再用 AI 改造流程、推动落地。"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=4521646117&jobShareType=1"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "4521646117",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=4521646117&jobShareType=1"
},
"fulltext": "AI解决方案专家\nAI解决方案专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市 / 深圳市\n部门：软硬件服务-硬件管理部\n职位类别：技术类\n职位族群：硬件\n更新时间：2026-05-29\n\n岗位职责\n1、业务场景的 AI 机会挖掘：深入理解共享单车/电单车/充电宝/SaaS 硬件的研发流程与运维体系，系统梳理AI可介入的关键节点；识别高价值场景：如设备故障预测、运维调度优化、硬件设计辅助、质量检测智能化等；\n2、硬件研发流程 AI 化改造：推动 AI 工具（Agent、大模型辅助设计等）融入固件开发、电路设计、测试验证等研发环节；建立AI辅助研发的工具链和规范，提升研发人效；\n3、硬件运维流程 AI 化改造：基于外场设备数据，推动预测性维护、远程故障诊断、智能调度等 AI 能力落地；与运维、数据、算法团队协同，从数据采集→模型应用→系统集成形成完整闭环；\n4、AI落地推进与项目管理：将业务痛点转化为可落地的AI需求，输出技术方案和产品化路径；协调内外部资源推动项目从立项到上线的全流程交付，持续跟踪 ROI；\n5、技术前沿跟踪与内部赋能：跟踪IoT/硬件领域AI应用趋势，评估新技术在本业务的适用性；定期组织内部分享，提升团队 AI 工具使用能力。\n\n岗位基本要求\n1、本科及以上学历，计算机、电子工程、自动化、通信等相关专业；\n2、2年以上AI解决方案或AI产品经理工作经验，5年以上智能硬件/消费电子/IoT行业相关工作经验，深入了解 IoT/嵌入式设备的研发流程或运维体系；有共享出行、共享设备、智能锁、车联网等相关行业经验者优先；\n3、熟练使用主流 AI 工具（大模型、AI Copilot、自动化测试工具等），有用AI工具实质性提升研发/运维效率的实践经验；\n4、了解 AI 基础能力（大模型、时序预测、异常检测等），能与算法团队有效协作，非强制要求独立训练模型；\n5、具备良好的业务洞察能力，能将外场 IoT 设备的运营痛点转化为AI技术需求；\n6、较强的跨部门推动能力，能在研发、运维、数据、产品等多方协同中有效推进AI项目落地\n\n岗位亮点\n业务背景：本岗位归属硬件管理部，负责美团共享单车、共享电单车、共享充电宝及 SaaS 硬件业务的 AI 能力建设。团队管理着千万量级的外场 IoT设备，面临硬件研发提效、运维降本、故障预测等核心挑战，希望通过 AI 技术系统性改造研发与运维流程。岗位核心定位：这个岗位找的不是\"能训练模型的 AI 工程师\"，而是**\"懂你们业务的 AI 应用推手\"** ——先理解业务，再用 AI 改造流程、推动落地。\n1、业务场景的 AI 机会挖掘：深入理解共享单车/电单车/充电宝/SaaS 硬件的研发流程与运维体系，系统梳理AI可介入的关键节点；识别高价值场景：如设备故障预测、运维调度优化、硬件设计辅助、质量检测智能化等；\n2、硬件研发流程 AI 化改造：推动 AI 工具（Agent、大模型辅助设计等）融入固件开发、电路设计、测试验证等研发环节；建立AI辅助研发的工具链和规范，提升研发人效；\n3、硬件运维流程 AI 化改造：基于外场设备数据，推动预测性维护、远程故障诊断、智能调度等 AI 能力落地；与运维、数据、算法团队协同，从数据采集→模型应用→系统集成形成完整闭环；\n4、AI落地推进与项目管理：将业务痛点转化为可落地的AI需求，输出技术方案和产品化路径；协调内外部资源推动项目从立项到上线的全流程交付，持续跟踪 ROI；\n5、技术前沿跟踪与内部赋能：跟踪IoT/硬件领域AI应用趋势，评估新技术在本业务的适用性；定期组织内部分享，提升团队 AI 工具使用能力。\n1、本科及以上学历，计算机、电子工程、自动化、通信等相关专业；\n2、2年以上AI解决方案或AI产品经理工作经验，5年以上智能硬件/消费电子/IoT行业相关工作经验，深入了解 IoT/嵌入式设备的研发流程或运维体系；有共享出行、共享设备、智能锁、车联网等相关行业经验者优先；\n3、熟练使用主流 AI 工具（大模型、AI Copilot、自动化测试工具等），有用AI工具实质性提升研发/运维效率的实践经验；\n4、了解 AI 基础能力（大模型、时序预测、异常检测等），能与算法团队有效协作，非强制要求独立训练模型；\n5、具备良好的业务洞察能力，能将外场 IoT 设备的运营痛点转化为AI技术需求；\n6、较强的跨部门推动能力，能在研发、运维、数据、产品等多方协同中有效推进AI项目落地",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM002",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}