JD数据
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "ai产品经理",
"job_level": "经理",AI生成
"work_category": "",AI生成
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"location": "上海·宝山区·淞南",
"work_mode": "",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
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"company_size": "1000-9999人",
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"company_description": ""
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"compensation": {
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科",
"language": "",AI生成
"visa_support": "",
"responsibilities": "",
"requirements_text": "B端产品\n商业化落地\n0-1产品\nAI产品\nAgent\n岗位职责\n1. 结合客户需求、市场变化和AI技术发展,制定产品规划和阶段性重点;能够在多个机会中做取舍,明确什么重点投入、什么延后、什么停止,而不是简单管理需求池;\n2. 深入客户业务场景,理解客户为什么买、谁决策、预算来源及核⼼价值;与销售、售前、交付等团队共同推进产品商业化,对产品使⽤、客户付费、订单转化及持续增长保持敏感;\n3. 从不同客户需求中持续抽象共性能⼒,推动核心能力标准化、组件化和可复⽤;同时深入真实业务流程,将标准能力组合成可复制的场景解决方案。既避免产品陷入大量一次性定制,也避免只做标准功能却无法解决客户实际问题;\n4. 围绕大模型、RAG、Agent、多智能体、工具调用、评测等能力设计新一代企业级AI产品。理解模型能力边界,能够通过产品、算法和工程机制解决准确率、幻觉、成本、时延、可信度等实际问题;\n5. 协同算法、研发、商业化、售前、交付及生态团队,推动从客户需求、产品设计、技术实现到客户验证的完整闭环,不局限于单一产品职能边界;\n6. 负责产品团队招聘、培养、评价及能力升级,建立产品判断、优先级管理和复盘机制;提升团队在客户理解、产品判断、商业意识及AI能力上的整体水平。\n任职要求:\n1. 本科及以上学历,6年以上产品经验,有企业软件、SaaS、AI产品等经验优先,\n2. 有较强的0-1及1-10产品经验,能够清楚说明自己在关键产品中的核心判断、取舍及最终结果;\n3. 有真实AI产品实践,熟悉大模型、RAG、Agent等产品形态,不要求训练模型,但需要能够与研发深入讨论产品方案;\n4. 具备较强的ToB商业意识,真正接触过客户、销售、售前或交付,理解企业客户购买与付费逻辑;有收入、订单、商业化指标经验优先;\n5.有较强的产品抽象和标准化能力,能够从多个客户场景中识别共性,同时形成可复制的场景解决方案。",
"skills": [AI生成
"B端产品",
"商业化落地",
"0-1产品",
"AI产品",
"Agent",
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
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"fulltext": "B端产品\n商业化落地\n0-1产品\nAI产品\nAgent\n岗位职责\n1. 结合客户需求、市场变化和AI技术发展,制定产品规划和阶段性重点;能够在多个机会中做取舍,明确什么重点投入、什么延后、什么停止,而不是简单管理需求池;\n2. 深入客户业务场景,理解客户为什么买、谁决策、预算来源及核⼼价值;与销售、售前、交付等团队共同推进产品商业化,对产品使⽤、客户付费、订单转化及持续增长保持敏感;\n3. 从不同客户需求中持续抽象共性能⼒,推动核心能力标准化、组件化和可复⽤;同时深入真实业务流程,将标准能力组合成可复制的场景解决方案。既避免产品陷入大量一次性定制,也避免只做标准功能却无法解决客户实际问题;\n4. 围绕大模型、RAG、Agent、多智能体、工具调用、评测等能力设计新一代企业级AI产品。理解模型能力边界,能够通过产品、算法和工程机制解决准确率、幻觉、成本、时延、可信度等实际问题;\n5. 协同算法、研发、商业化、售前、交付及生态团队,推动从客户需求、产品设计、技术实现到客户验证的完整闭环,不局限于单一产品职能边界;\n6. 负责产品团队招聘、培养、评价及能力升级,建立产品判断、优先级管理和复盘机制;提升团队在客户理解、产品判断、商业意识及AI能力上的整体水平。\n任职要求:\n1. 本科及以上学历,6年以上产品经验,有企业软件、SaaS、AI产品等经验优先,\n2. 有较强的0-1及1-10产品经验,能够清楚说明自己在关键产品中的核心判断、取舍及最终结果;\n3. 有真实AI产品实践,熟悉大模型、RAG、Agent等产品形态,不要求训练模型,但需要能够与研发深入讨论产品方案;\n4. 具备较强的ToB商业意识,真正接触过客户、销售、售前或交付,理解企业客户购买与付费逻辑;有收入、订单、商业化指标经验优先;\n5.有较强的产品抽象和标准化能力,能够从多个客户场景中识别共性,同时形成可复制的场景解决方案。"
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