汽车供应链 AI Agent 产品经理（社招）

岗位职责
业务背景
在汽车行业智能化与电动化趋势下，供应链已经成为企业核心竞争力之一。一辆汽车涉及上万个零部件、众多供应商以及多个业务系统的全球协同。任何一个环节的信息不透明、风险识别不及时或决策滞后，都可能影响生产、库存、交付与成本。
团队正在建设面向新能源汽车供应链的新一代数据与 AI 能力体系，包括供应链数据底座、企业知识体系、Agent 平台与智能决策能力。我们希望通过 Data-driven 的方式推动供应链管理线上化，并结合 AI Copilot 与 Agentic AI，打造覆盖“监控、预警、分析、决策、执行”的供应链 Control Tower。
该岗位将深入采购、计划、物流、库存及供应商管理等核心业务场景，识别适合 AI Agent 的高价值问题，设计由 Agent、传统产品与人工协同组成的产品解决方案，并与业务、算法和研发团队共同推动产品落地。
岗位职责
深入供应链业务，通过用户调研、流程梳理和数据分析，识别缺料、供应风险、库存及物流异常等高价值场景。
定义场景中的用户、痛点、任务和业务价值，判断应采用 AI Agent、固定 Workflow、传统产品或组合方案。
设计 Agent 产品方案，明确人机分工、任务边界、交互流程、工具能力、结果呈现及人工审批机制。
将业务问题拆解为可规划、可调用工具、可验证结果的 Agent 任务，形成产品原型、需求文档和验收标准。
与算法及研发团队共同讨论 Agent 架构、数据知识、系统集成、权限安全和成本性能等方案。
建设 Agent 评估指标与业务评测集，通过真实案例、失败分析和用户反馈持续优化产品。
推动产品从概念验证、业务试点到正式上线，并跟踪用户使用和业务价值。

岗位要求
岗位要求
1-5年工作经验
本科及以上学历，计算机、人工智能、工业工程、信息管理、供应链、物流、数学统计等相关专业优先。
具备良好的产品思维和问题拆解能力，能够从模糊需求中识别真实问题与业务价值。
了解大语言模型和 Agentic AI，理解 Agent 与传统聊天机器人、固定 Workflow 的区别。
对 Planning、Tool Calling、RAG、Context、Memory、状态管理及结果校验等机制有基本认识。
能够理解数据、API、系统集成、权限、性能及成本等技术约束，并与算法和研发有效协作。
具备良好的用户沟通、数据分析、文档表达和跨团队推动能力。
完成过至少一个 AI 产品、数据产品或复杂业务系统相关项目，能够说明其问题定义、产品方案、评估方法及局限性。
优先考虑
有 AI Agent、Copilot、RAG、知识库或自动化工作流相关项目经验。
有汽车、制造业或采购、计划、物流、库存等供应链相关经历。
熟悉主流 Agent Framework / Runtime，或有 Agent Evaluation、Tool Calling、Tracing 等实践经验。
有企业级软件或复杂中后台产品经验。
掌握 Figma、Axure、SQL 或 Python 等产品及数据工具。