AI产品总监(J15117)

岗位职责
1. AI 产品战略与组合管理
• 根据集团 AI 战略、业务发展方向和经营管理重点，制定 AI 业务应用产品战略、产品组合规划、路线图及年度实施计划。
• 深入集团各业务职能及成员企业，系统识别业务痛点、流程瓶颈和高价值 AI 应用机会，形成持续更新的 AI 产品机会池。
• 建立统一的产品机会评估与优先级管理机制，综合考虑业务价值、战略重要性、技术可行性、数据成熟度、实施成本、合规风险及规模化潜力，合理配置产品建设资源。
• 统筹供应链、采购、营销与商业化、BD、财务及经营管理等领域的 AI 产品规划，推动跨部门、跨系统的端到端业务场景创新，避免孤立建设、重复投入和低价值应用。
• 推动集团级通用 AI 产品能力与业务领域专用解决方案相结合，明确产品定位、功能边界、目标用户及复用模式，形成可持续演进的企业级 AI 产品体系。
2. AI 业务产品设计与端到端落地
• 负责重点 AI 产品从业务需求识别、用户研究、场景设计、产品定义、原型验证、开发测试到生产上线及持续运营的全生命周期管理。
• 将业务需求转化为清晰的产品需求文档（PRD）、用户故事、业务流程、功能规格、技术需求及验收标准，确保产品解决实际问题并满足用户需求。
• 围绕集团经营与核心业务流程，规划和推动各类 AI 应用，包括但不限于：
• 供应链与采购智能化：智能寻源、供应商风险识别、采购分析、需求预测、库存优化、供应链异常预警及采购流程自动化。
• 营销与商业化智能化：市场与竞争情报、产品商业策略分析、销售效能提升、客户与渠道洞察、商业表现分析及营销内容辅助生成。
• BD 与战略决策智能化：外部合作机会发现、创新资产与产品管线分析、竞争格局研究、尽职调查辅助、可比交易分析及合作项目管理。
• 财务与经营管理智能化：财务分析、预算与滚动预测、费用分析、财务共享流程自动化、经营异常识别、管理报告生成及智能决策支持。
• 跨职能协同与管理智能化：企业知识助手、跨系统信息检索、管理层智能分析、流程自动化及多步骤 AI Agent 工作流。
• 根据不同场景选择适当的技术方案，推动大语言模型、RAG、AI Agent、预测分析、优化算法和传统自动化技术合理组合，平衡业务效果、可靠性、实施复杂度及运营成本。
• 与 AI 技术、数据、企业架构、应用系统、信息安全及业务团队紧密协作，推动 AI 产品与 ERP、CRM、采购供应链系统、财务系统及集团数据平台有效集成。
• 通过 PoC、MVP 和真实业务试点验证产品价值，建立明确的测试标准、上线条件、用户验收机制及持续优化路径，确保产品从概念验证走向生产应用。
3. 业务价值实现与规模化推广
• 与业务负责人共同定义 AI 产品的价值目标、业务基线、衡量指标及收益实现路径，在产品立项阶段明确商业案例和投资回报预期。
• 建立 AI 产品价值跟踪机制，持续衡量成本节约、运营效率、业务增长、流程周期、质量改善、风险降低及员工生产力等实际成果。
• 推动重点产品从单点试点走向规模化应用，提炼可复用的产品能力、标准方案、实施模板及推广方法，提升跨业务单元和成员企业的复制效率。
• 与业务部门共同推动流程优化、工作方式调整、用户培训及变革管理，提升 AI 产品的实际采纳率、持续使用率及业务融入程度。
• 建立产品运营与迭代机制，持续跟踪用户反馈、产品性能、使用效果、运营成本及价值兑现情况，及时调整产品功能和资源投入。
• 定期向集团管理层汇报产品组合进展、关键业务成果、投资回报、风险事项及规模化推广情况，确保 AI 产品建设持续聚焦集团经营目标。
4. AI 产品治理、风险与合规管理
• 在产品规划、设计、开发、部署和运营全过程落实集团 AI 治理、数据安全、信息安全及合规管理要求。
• 根据业务场景和数据敏感等级，落实数据访问控制、权限管理、敏感信息保护、日志审计和操作追溯等要求。
• 识别和管理 AI 幻觉、错误建议、数据泄露、知识产权、模型偏差、越权执行及第三方依赖等风险，建立相应的验证、监控和应急机制。
• 对涉及财务审批、采购决策、商务交易、商业推广及其他高风险业务活动的应用，明确 AI 的职责边界、人工审核机制、执行权限及责任归属。
• 与法务、合规、信息安全、质量及业务部门协作，确保产品符合适用法律法规、医药行业监管要求及集团内部制度，在风险可控的前提下持续创新。
5. 跨部门协同与产品团队建设
• 建立与供应链、采购、营销、商业化、BD、财务及其他业务职能的常态化协作机制，推动业务部门深度参与产品定义、试点验证和价值评估。
• 协同 AI 技术、数据平台、企业架构、IT 应用、安全及外部合作伙伴，统筹产品需求、技术资源、开发交付、系统集成和运营支持。
• 建立统一的产品管理规范、需求优先级机制、开发交付流程、产品评审机制和价值复盘机制，提升产品交付效率与质量。
• 在需要时管理和培养 AI 产品经理及相关团队成员，提升团队在业务理解、AI 产品设计、商业价值分析和规模化交付方面的综合能力。
• 推动集团总部与成员企业之间的产品协作、经验共享和能力复用，构建可持续发展的集团级 AI 产品管理与运营体系。

岗位要求
1. 教育与工作经验
• 计算机科学、人工智能、数据科学、信息系统、商学、管理科学、金融、经济学或相关专业本科及以上学历；硕士及以上学历优先。
• 具有 8 年及以上产品管理、企业数字化、AI 应用或数据智能相关工作经验，其中具备成熟的企业级AI与数字化产品管理和跨部门交付经验。
• 具有 3 年及以上 AI 产品、企业智能化解决方案或数据智能产品的规划、建设和落地经验。
• 具备大型企业、跨国企业或集团型组织的产品建设与推广经验，能够应对多业务单元、多系统和多利益相关方的复杂环境。
• 具有 AI 产品从需求识别、产品设计、技术协同到生产部署、用户运营和价值验证的完整经验，而非仅限于技术研究或概念验证。
• 在供应链、采购、营销、商业化、BD、财务或企业经营管理等至少两个领域具有相关产品或业务数字化项目经验；医药行业经验优先。
2. AI 与产品专业能力
• 深入理解大语言模型、RAG、AI Agent、工具调用、工作流编排及企业知识库等核心技术与应用模式。
• 理解机器学习、预测分析、优化算法和智能自动化的典型应用场景，能够根据业务问题选择合适的技术路线。
• 具备优秀的产品战略规划、需求分析、用户研究、产品设计、路线图管理及全生命周期管理能力。
• 能够将复杂业务需求转化为清晰的产品方案、功能规格、技术需求和可衡量的验收标准。
• 具备企业级应用集成、数据平台协同及 AI 产品安全治理的基本认知，能够与技术团队有效协作。
• 熟悉 ERP、CRM、供应链、财务或商业分析等企业级应用系统者优先；具备 AI Agent 在真实业务流程中的落地经验者优先。
3. 业务与价值实现能力
• 具备较强的业务洞察力，能够深入理解企业运营流程、经营管理需求及关键业务指标。
• 能够独立开展业务机会分析、商业案例构建、收益测算、投资回报分析和产品价值评估。
• 具备推动跨部门流程优化、产品上线、业务变革及规模化推广的实践经验。
• 能够从单点项目中提炼可复用产品能力，推动产品标准化、平台化及跨业务单元复制。
• 具有良好的数据分析能力，能够基于真实业务数据评估产品效果并持续推动优化。
4. 综合素质
• 强烈的业务价值导向和结果责任意识，关注实际业务收益而非单纯的技术创新或功能交付。
• 优秀的结构化思维、问题分析能力、沟通表达能力及跨部门影响力。
• 能够与集团管理层、业务负责人和技术团队进行高效沟通，推动复杂事项形成共识并落实执行。
• 兼具战略思维与执行能力，能够在方向规划、产品细节和落地交付之间有效切换。
• 具有创新精神、快速学习能力、团队协作意识及较强的变革推动能力。
• 具备良好的英文读写与沟通能力，能够跟踪国际 AI 产品发展趋势并开展跨国协作。