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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "解决方案产品",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "金融服务平台",
"location": "上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
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"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。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责与银行合作相关 ToB 产品线的规划、设计与迭代，完成客户需求洞察、产品方案设计、PRD/原型输出、研发协同、上线验证及持续优化闭环。\n2、深入理解银行及企业客户在数字金融、客户运营、知识服务、数据分析、材料处理、业务协同等场景的业务痛点，识别适合通过 AI 技术解决的问题，并规划产品化解决方案。\n3、主导 AI 能力在金融 ToB 场景中的产品设计与落地，结合大模型、RAG/企业知识库、Agent、Function Calling、工作流编排、多模态等能力，完成数据及知识输入、任务流设计、Prompt 策略、人机交互、人工兜底及持续迭代。\n4、与算法、研发、数据、安全、运营、销售及客户团队紧密协作，推动 AI 能力在智能运营、客户服务、知识问答、文档/报告生成、数据分析 Agent等场景的产品化落地；协同相关团队探索 AI 在风险管理、合规等场景的应用。\n5、推动 AI 方案在金融 ToB 客户侧的规模化交付，沉淀标准化产品组件、行业解决方案、交付方法论及客户案例，提升产品复用效率和大客户项目交付质量。\n6、建立 AI 产品的价值评估与治理机制，通过任务成功率、事实准确性、召回率、用户采纳率、人工替代率、客户满意度、交付效率及业务收益等指标，持续评估产品效果并推动优化。\n7、关注金融行业 AI 及大模型的前沿应用、行业趋势与动态，形成产品洞察和行业分析，为产品策略、商业化方案及客户合作提供支持。\n8、主导客户调研、需求评审及需求池管理，合理完成产品优先级判断、项目排期和资源协调；参与商务拓展及售前方案输出，能够将 AI 能力转化为客户可理解、可落地、可量化的商业价值。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、金融、信息管理等相关专业优先；具备5 年及以上 ToB 产品经理经验。\n2、具备1 年及以上 AI/大模型相关产品从 0 到 1 或规模化落地经验；有金融科技、银行数字化、企业服务、SaaS 平台、数据产品或 AI 产品设计经验者优先。\n3、熟悉大模型应用的基础能力、适用边界和产品范式，包括但不限于RAG/企业知识库、Agent、Function Calling、工作流编排、多模态等；能够基于业务问题判断 AI 方案的可行性、交付复杂度、成本及 ROI。\n4、具备完整的 AI 产品设计能力，能够独立完成场景识别与拆解、需求定义、数据与知识准备、任务流/工作流设计、Prompt 策略、人机协同与人工兜底、权限机制设计、效果评估及灰度迭代。\n5、具备扎实的产品基本功，能够独立完成客户调研、需求分析、PRD、流程图、原型、需求评审、优先级管理及项目推动，确保复杂项目高质量交付。\n6、逻辑清晰、沟通表达能力强，能够与算法、工程、数据、安全团队深度协作，理解模型能力边界、数据质量、知识库构建、上下文管理、调用成本、响应性能等因素对产品体验和交付效果的影响。\n7、具备较强的数据意识和业务分析能力，能够建立并使用 AI 产品效果度量体系，包括任务成功率、准确性/事实性、召回率、用户采纳率、人工替代率、客户满意度和业务 ROI等。\n8、理解金融场景下 AI 应用的数据安全与治理要求，包括数据权限与脱敏、隐私保护、内容安全、模型幻觉治理、人工审核、审计留痕及模型输出可控性等。\n9、有大型企业客户对接经验，或主导过复杂 ToB 项目交付、行业解决方案、售前方案设计者优先。",
"skills": [AI生成
"审计",
"需求分析",
"产品设计",
"沟通表达",
"分析能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、金融、信息管理等相关专业优先；有金融科技、银行数字化、企业服务、SaaS 平台、数据产品或 AI 产品设计经验者优先；5、具备扎实的产品基本功，能够独立完成客户调研、需求分析、PRD、流程图、原型、需求评审、优先级管理及项目推动，确保复杂项目高质量交付；9、有大型企业客户对接经验，或主导过复杂 ToB 项目交付、行业解决方案、售前方案设计者优先",
"job_highlights": "1、负责面向银行及企业客户的金融科技 ToB 产品规划与设计，以AI 大模型为核心驱动力，推动智能运营、知识服务、数据分析、客户服务及业务协同等能力在金融场景中的产品化落地。\n2、该岗位不仅需要完成产品规划与复杂项目交付，更需要能够将大模型、知识库、智能体等 AI 技术能力转化为客户可感知、可度量、可复制的业务价值，推动金融行业智能化解决方案从 0 到 1 落地及规模化迭代。"
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"fulltext": "解决方案产品\n解决方案产品\n\n基础信息\n工作地点：上海市\n部门：金融服务平台\n职位类别：产品类\n职位族群：产品\n更新时间：2026-09-10\n\n岗位职责\n1、负责与银行合作相关 ToB 产品线的规划、设计与迭代，完成客户需求洞察、产品方案设计、PRD/原型输出、研发协同、上线验证及持续优化闭环。\n2、深入理解银行及企业客户在数字金融、客户运营、知识服务、数据分析、材料处理、业务协同等场景的业务痛点，识别适合通过 AI 技术解决的问题，并规划产品化解决方案。\n3、主导 AI 能力在金融 ToB 场景中的产品设计与落地，结合大模型、RAG/企业知识库、Agent、Function Calling、工作流编排、多模态等能力，完成数据及知识输入、任务流设计、Prompt 策略、人机交互、人工兜底及持续迭代。\n4、与算法、研发、数据、安全、运营、销售及客户团队紧密协作，推动 AI 能力在智能运营、客户服务、知识问答、文档/报告生成、数据分析 Agent等场景的产品化落地；协同相关团队探索 AI 在风险管理、合规等场景的应用。\n5、推动 AI 方案在金融 ToB 客户侧的规模化交付，沉淀标准化产品组件、行业解决方案、交付方法论及客户案例，提升产品复用效率和大客户项目交付质量。\n6、建立 AI 产品的价值评估与治理机制，通过任务成功率、事实准确性、召回率、用户采纳率、人工替代率、客户满意度、交付效率及业务收益等指标，持续评估产品效果并推动优化。\n7、关注金融行业 AI 及大模型的前沿应用、行业趋势与动态，形成产品洞察和行业分析，为产品策略、商业化方案及客户合作提供支持。\n8、主导客户调研、需求评审及需求池管理，合理完成产品优先级判断、项目排期和资源协调；参与商务拓展及售前方案输出，能够将 AI 能力转化为客户可理解、可落地、可量化的商业价值。\n\n岗位基本要求\n1、本科及以上学历，计算机、金融、信息管理等相关专业优先；具备5 年及以上 ToB 产品经理经验。\n2、具备1 年及以上 AI/大模型相关产品从 0 到 1 或规模化落地经验；有金融科技、银行数字化、企业服务、SaaS 平台、数据产品或 AI 产品设计经验者优先。\n3、熟悉大模型应用的基础能力、适用边界和产品范式，包括但不限于RAG/企业知识库、Agent、Function Calling、工作流编排、多模态等；能够基于业务问题判断 AI 方案的可行性、交付复杂度、成本及 ROI。\n4、具备完整的 AI 产品设计能力，能够独立完成场景识别与拆解、需求定义、数据与知识准备、任务流/工作流设计、Prompt 策略、人机协同与人工兜底、权限机制设计、效果评估及灰度迭代。\n5、具备扎实的产品基本功，能够独立完成客户调研、需求分析、PRD、流程图、原型、需求评审、优先级管理及项目推动，确保复杂项目高质量交付。\n6、逻辑清晰、沟通表达能力强，能够与算法、工程、数据、安全团队深度协作，理解模型能力边界、数据质量、知识库构建、上下文管理、调用成本、响应性能等因素对产品体验和交付效果的影响。\n7、具备较强的数据意识和业务分析能力，能够建立并使用 AI 产品效果度量体系，包括任务成功率、准确性/事实性、召回率、用户采纳率、人工替代率、客户满意度和业务 ROI等。\n8、理解金融场景下 AI 应用的数据安全与治理要求，包括数据权限与脱敏、隐私保护、内容安全、模型幻觉治理、人工审核、审计留痕及模型输出可控性等。\n9、有大型企业客户对接经验，或主导过复杂 ToB 项目交付、行业解决方案、售前方案设计者优先。\n\n岗位亮点\n1、负责面向银行及企业客户的金融科技 ToB 产品规划与设计，以AI 大模型为核心驱动力，推动智能运营、知识服务、数据分析、客户服务及业务协同等能力在金融场景中的产品化落地。\n2、该岗位不仅需要完成产品规划与复杂项目交付，更需要能够将大模型、知识库、智能体等 AI 技术能力转化为客户可感知、可度量、可复制的业务价值，推动金融行业智能化解决方案从 0 到 1 落地及规模化迭代。\n1、负责与银行合作相关 ToB 产品线的规划、设计与迭代，完成客户需求洞察、产品方案设计、PRD/原型输出、研发协同、上线验证及持续优化闭环。\n2、深入理解银行及企业客户在数字金融、客户运营、知识服务、数据分析、材料处理、业务协同等场景的业务痛点，识别适合通过 AI 技术解决的问题，并规划产品化解决方案。\n3、主导 AI 能力在金融 ToB 场景中的产品设计与落地，结合大模型、RAG/企业知识库、Agent、Function Calling、工作流编排、多模态等能力，完成数据及知识输入、任务流设计、Prompt 策略、人机交互、人工兜底及持续迭代。\n4、与算法、研发、数据、安全、运营、销售及客户团队紧密协作，推动 AI 能力在智能运营、客户服务、知识问答、文档/报告生成、数据分析 Agent等场景的产品化落地；协同相关团队探索 AI 在风险管理、合规等场景的应用。\n5、推动 AI 方案在金融 ToB 客户侧的规模化交付，沉淀标准化产品组件、行业解决方案、交付方法论及客户案例，提升产品复用效率和大客户项目交付质量。\n6、建立 AI 产品的价值评估与治理机制，通过任务成功率、事实准确性、召回率、用户采纳率、人工替代率、客户满意度、交付效率及业务收益等指标，持续评估产品效果并推动优化。\n7、关注金融行业 AI 及大模型的前沿应用、行业趋势与动态，形成产品洞察和行业分析，为产品策略、商业化方案及客户合作提供支持。\n8、主导客户调研、需求评审及需求池管理，合理完成产品优先级判断、项目排期和资源协调；参与商务拓展及售前方案输出，能够将 AI 能力转化为客户可理解、可落地、可量化的商业价值。\n1、本科及以上学历，计算机、金融、信息管理等相关专业优先；具备5 年及以上 ToB 产品经理经验。\n2、具备1 年及以上 AI/大模型相关产品从 0 到 1 或规模化落地经验；有金融科技、银行数字化、企业服务、SaaS 平台、数据产品或 AI 产品设计经验者优先。\n3、熟悉大模型应用的基础能力、适用边界和产品范式，包括但不限于RAG/企业知识库、Agent、Function Calling、工作流编排、多模态等；能够基于业务问题判断 AI 方案的可行性、交付复杂度、成本及 ROI。\n4、具备完整的 AI 产品设计能力，能够独立完成场景识别与拆解、需求定义、数据与知识准备、任务流/工作流设计、Prompt 策略、人机协同与人工兜底、权限机制设计、效果评估及灰度迭代。\n5、具备扎实的产品基本功，能够独立完成客户调研、需求分析、PRD、流程图、原型、需求评审、优先级管理及项目推动，确保复杂项目高质量交付。\n6、逻辑清晰、沟通表达能力强，能够与算法、工程、数据、安全团队深度协作，理解模型能力边界、数据质量、知识库构建、上下文管理、调用成本、响应性能等因素对产品体验和交付效果的影响。\n7、具备较强的数据意识和业务分析能力，能够建立并使用 AI 产品效果度量体系，包括任务成功率、准确性/事实性、召回率、用户采纳率、人工替代率、客户满意度和业务 ROI等。\n8、理解金融场景下 AI 应用的数据安全与治理要求，包括数据权限与脱敏、隐私保护、内容安全、模型幻觉治理、人工审核、审计留痕及模型输出可控性等。\n9、有大型企业客户对接经验，或主导过复杂 ToB 项目交付、行业解决方案、售前方案设计者优先。",
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