主分类：通用产品经理（其他方向）
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": "美团骑行-产品经理",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "软硬件服务-骑行事业部",
"location": "北京市",
"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",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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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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"degree": "硕士及以上学历",
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"responsibilities": "1. 负责骑行双业务线（单车、电单车）资产健康与作业效率产品整体规划，包括：资产状态监控、故障识别与干预、维修资源调度、运维作业工具等方向的分析、规划、落地；\n2. 深入洞察资产全生命周期中的健康度痛点与作业提效空间，构建覆盖资产监控→故障识别→干预派发→维修闭环的产品体系，提升资产可用率和运维作业效率；\n3. 通过工具建设和策略建设，提升城市供需匹配度，提高资产周转效率和运维作业效率，与城市运营团队共同探索可行的资产管理和作业方式；\n4. 结合AI技术，探索资产管理和运维作业场景中的AI应用方案，推动AI能力在故障识别、作业提效、资源调度等环节的落地验证与规模化应用；\n5. 建立数据驱动的效果评估体系，量化产品对资产健康指标和作业效率指标的提升效果，持续优化。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学历，3年以上互联网产品工作经验，有管理经验优先；\n2. 具备优秀的B端产品专业能力，3年以上支撑大规模作业的工具产品经验，熟悉B端工具类产品的工作方法；\n3. 具备AI产品规划及落地能力，有AI产品从0到1的实际案例，对主流AI技术（大语言模型、Agent、RAG等）有清晰认知，能判断技术方案的适用场景和落地可行性；\n4. 能够独当一面，良好的跨部门沟通、协调能力，通过和业务团队、研发团队的共同协作达成业绩目标；\n5. 具备O2O业务实战经验，理解线上线下结合的复杂业务场景，能从业务痛点出发设计产品方案；\n6. 目标导向强，有良好的责任心，积极主动拿结果；长期有耐心，与业务共同成长。",
"skills": [AI生成
"产品规划",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1. 硕士及以上学历，3年以上互联网产品工作经验，有管理经验优先",
"job_highlights": "1. 真实场景：骑行是典型O2O业务，覆盖全国数百城市、数百万辆车辆资产。资产健康管理和作业效率优化涉及故障识别、干预派发、维修闭环等决策链条长、可优化空间大的场景。Agent 可以真正深入物理世界，端到端解决复杂业务流程，实现对传统运维模式的全面重塑。\n2. 技术优势：美团具备成熟AI基建（Agent平台、Vibe Coding平台、多样且充足的LLM、MCP&Skill市场等），业务问题本身有技术纵深——涉及多Agent协作、运筹优化、决策闭环，而非简单的大模型功能封装。\n3. 成长环境：美团AI战略"
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"fulltext": "美团骑行-产品经理\n美团骑行-产品经理\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-骑行事业部\n职位类别：产品类\n职位族群：产品\n更新时间：2026-09-01\n\n岗位职责\n1. 负责骑行双业务线（单车、电单车）资产健康与作业效率产品整体规划，包括：资产状态监控、故障识别与干预、维修资源调度、运维作业工具等方向的分析、规划、落地；\n2. 深入洞察资产全生命周期中的健康度痛点与作业提效空间，构建覆盖资产监控→故障识别→干预派发→维修闭环的产品体系，提升资产可用率和运维作业效率；\n3. 通过工具建设和策略建设，提升城市供需匹配度，提高资产周转效率和运维作业效率，与城市运营团队共同探索可行的资产管理和作业方式；\n4. 结合AI技术，探索资产管理和运维作业场景中的AI应用方案，推动AI能力在故障识别、作业提效、资源调度等环节的落地验证与规模化应用；\n5. 建立数据驱动的效果评估体系，量化产品对资产健康指标和作业效率指标的提升效果，持续优化。\n\n岗位基本要求\n1. 硕士及以上学历，3年以上互联网产品工作经验，有管理经验优先；\n2. 具备优秀的B端产品专业能力，3年以上支撑大规模作业的工具产品经验，熟悉B端工具类产品的工作方法；\n3. 具备AI产品规划及落地能力，有AI产品从0到1的实际案例，对主流AI技术（大语言模型、Agent、RAG等）有清晰认知，能判断技术方案的适用场景和落地可行性；\n4. 能够独当一面，良好的跨部门沟通、协调能力，通过和业务团队、研发团队的共同协作达成业绩目标；\n5. 具备O2O业务实战经验，理解线上线下结合的复杂业务场景，能从业务痛点出发设计产品方案；\n6. 目标导向强，有良好的责任心，积极主动拿结果；长期有耐心，与业务共同成长。\n\n岗位亮点\n1. 真实场景：骑行是典型O2O业务，覆盖全国数百城市、数百万辆车辆资产。资产健康管理和作业效率优化涉及故障识别、干预派发、维修闭环等决策链条长、可优化空间大的场景。Agent 可以真正深入物理世界，端到端解决复杂业务流程，实现对传统运维模式的全面重塑。\n2. 技术优势：美团具备成熟AI基建（Agent平台、Vibe Coding平台、多样且充足的LLM、MCP&Skill市场等），业务问题本身有技术纵深——涉及多Agent协作、运筹优化、决策闭环，而非简单的大模型功能封装。\n3. 成长环境：美团AI战略坚决、资源投入力度大，团队已积累丰富的前沿探索经验，有开放的学习氛围和高质量的技术交流环境。\n1. 负责骑行双业务线（单车、电单车）资产健康与作业效率产品整体规划，包括：资产状态监控、故障识别与干预、维修资源调度、运维作业工具等方向的分析、规划、落地；\n2. 深入洞察资产全生命周期中的健康度痛点与作业提效空间，构建覆盖资产监控→故障识别→干预派发→维修闭环的产品体系，提升资产可用率和运维作业效率；\n3. 通过工具建设和策略建设，提升城市供需匹配度，提高资产周转效率和运维作业效率，与城市运营团队共同探索可行的资产管理和作业方式；\n4. 结合AI技术，探索资产管理和运维作业场景中的AI应用方案，推动AI能力在故障识别、作业提效、资源调度等环节的落地验证与规模化应用；\n5. 建立数据驱动的效果评估体系，量化产品对资产健康指标和作业效率指标的提升效果，持续优化。\n1. 硕士及以上学历，3年以上互联网产品工作经验，有管理经验优先；\n2. 具备优秀的B端产品专业能力，3年以上支撑大规模作业的工具产品经验，熟悉B端工具类产品的工作方法；\n3. 具备AI产品规划及落地能力，有AI产品从0到1的实际案例，对主流AI技术（大语言模型、Agent、RAG等）有清晰认知，能判断技术方案的适用场景和落地可行性；\n4. 能够独当一面，良好的跨部门沟通、协调能力，通过和业务团队、研发团队的共同协作达成业绩目标；\n5. 具备O2O业务实战经验，理解线上线下结合的复杂业务场景，能从业务痛点出发设计产品方案；\n6. 目标导向强，有良好的责任心，积极主动拿结果；长期有耐心，与业务共同成长。",
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