AI Product Manager

岗位职责 / Responsibilities

你将参与什么：

我们正在把 AI 真正带进企业的业务现场。

从内容生产、知识管理、营销物料、权限治理，到面向大型客户的 AI Agent 工作流，你会参与设计和交付一套套真正被业务使用的 AI 产品。

这不是一份只负责写 PRD、跟进排期的岗位。你需要把客户一句“我们想做一个 AI Agent”，拆解成清晰的业务目标、用户流程、数据与知识、工具调用、权限边界、人工审核、评测指标和可上线的产品方案。

你会负责什么

1. 把客户问题变成 AI 产品方案

- 深入客户业务现场，主持需求访谈、方案讨论和产品评审;

- 从模糊诉求中识别真正的业务目标、用户角色和成功标准;

- 设计 AI SaaS、Agent、RAG、内容生成和工作流产品方案;

- 将方案落成 PRD、流程图、原型、功能规格和验收标准。

2. 负责从需求到上线的完整交付

- 推进需求承接、方案设计、开发跟进、联调、UAT、上线和复盘;

- 管理 2-3 个企业客户项目，掌握范围、节奏、风险和依赖;

- 协调产品、前端、后端、AI、设计、测试及客户团队;

- 处理需求变更、优先级冲突和版本边界，管理客户预期。

3. 设计“可控、可用、可验证”的 AI 体验

你需要持续思考：

- 哪些环节适合交给 Agent，哪些必须由规则或人工完成;

- 如何设计上下文、知识检索、工具调用和多轮交互;

- 如何处理模型不稳定、结果不可解释、成本过高和响应超时;

- 如何通过权限、人工确认、失败兜底、日志和评测，让 AI 能在企业环境中可靠运行。

4. 把一次交付沉淀成平台能力

- 从客户项目中提炼通用流程、组件、模板和交付方法;

- 沉淀需求模板、方案模板、UAT 用例、问题排查手册和最佳实践;

- 识别不同客户之间的共性需求，推动产品标准化与复用;

- 参与建设企业 AI 产品的工作流、角色权限、知识库、Agent 编排和质量评估体系。

任职要求 / Requirements

我们希望你具备：

- 3 年以上 B2B、SaaS、企业软件或复杂项目产品经验;

- 有完整的企业级项目交付经历，能够独立推进从需求到上线;

- 擅长客户沟通，能把业务语言翻译成产品语言、技术语言和验收语言;

- 具备较强的结构化思考和项目推进能力，能够同时管理多个项目;

- 理解大模型、RAG、Agent、Function Calling 等基本概念，知道它们的能力边界;

- 能够判断什么时候应该使用模型，什么时候应该使用规则、工作流或人工审核;

- 对产品质量、数据安全、权限、可观测性和上线风险有基本意识;

- 有较强的文字表达能力，能够写清楚 PRD、方案、流程和问题结论。

加分项：

- 使用 API 独立做过 AI 应用、内部工具或自动化工作流;

- 亲自参与过 Agent 编排、RAG 检索、工具调用或多轮对话设计;

- 有内容生产、素材管理、知识库、营销科技或多模态 AI 项目经验;

- 接触过图像生成、视频理解、ASR、TTS、数字人或多模态工作流;

- 做过企业级权限、SSO、角色治理、数据同步或第三方系统集成;

- 熟悉 AI 产品评测、Bad Case 归因、Prompt 优化、成本治理或模型路由;

- 能够使用 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 工具提升调研、原型和交付效率。

你会获得什么：

- 参与真实的大型企业 AI 项目，面对复杂业务，而不是只做 Demo;

- 从需求洞察、产品设计到客户上线，完整拥有一段产品交付链路;

- 与 AI、工程、设计和客户团队共同工作，快速建立 AI 产品的系统视角;

- 参与 Agent、RAG、内容智能化和企业工作流产品的持续演进;

- 把一次次项目经验，沉淀成真正可复用的平台能力和方法论;

- 在 AI 产品仍处于快速变化阶段时，拥有较大的产品判断和创新空间。

我们更看重什么：

我们希望你不仅能“把项目推进下去”，还能够判断什么值得做、什么应该延后、什么必须由人来决定。

如果你喜欢面对不完整的问题，把复杂需求拆清楚，把 AI 能力变成客户真正愿意使用的产品，并且愿意对最终交付结果负责，这个岗位会很适合你。