AI产品高级总监(J15116)

岗位职责
1. AI 产品战略与产品组合管理
• 承接集团 AI 战略与年度经营重点，制定集团 AI 产品战略、产品组合规划、中长期路线图、年度重点任务及资源配置建议，明确平台型产品、通用能力与业务领域产品的定位和边界。
• 统筹集团各业务领域 AI 产品机会识别与需求管理，建立统一的机会池、立项评估、优先级排序、投资决策支持及阶段门管理机制，综合评估战略价值、业务收益、技术可行性、数据成熟度、合规风险、实施成本和复制潜力。
• 建立覆盖从研发到商业化及企业运营的 AI 产品组合，兼顾集团共性能力建设与业务单元差异化需求，避免重复开发、烟囱式建设和低价值投入。
• 定期向集团管理层汇报产品组合、投资与资源需求、关键里程碑、价值兑现、重大风险和规模化进展，为集团 AI 投资与产品方向提供决策依据。
2. AI 产品部门统筹领导与组织管理
• 统筹领导 AI 产品部门，明确部门使命、组织架构、岗位职责、团队能力模型、年度目标及绩效评价机制，建立面向业务价值和产品结果的工作方式。
• 负责 AI 产品人才规划与团队建设，识别并引进 AI 产品负责人、领域产品经理、产品运营及价值管理等关键人才，培养跨业务、跨技术的复合型产品团队。
• 建立标准化产品管理体系，包括需求管理、产品设计评审、路线图管理、开发交付协同、上线验收、产品运营、价值复盘及退出机制，持续提升产品交付效率和质量。
• 推动产品经理与业务负责人形成稳定的业务伙伴关系，明确业务部门、AI 产品团队、技术平台团队、数据团队及成员企业之间的责任分工和协作机制。
• 管理部门预算、外部供应商及合作伙伴，统筹内部自研、采购、联合创新和生态合作方式，提升资源使用效率，确保产品能力可持续运营。
3. 跨业务领域 AI 产品规划与端到端交付
统筹重点 AI 产品从业务需求识别、用户研究、产品定义、原型验证、开发测试、系统集成、上线运营到持续迭代的全生命周期，确保产品解决真实业务问题并达到可衡量的业务目标。重点领域包括但不限于：
• 药物研发与发现：靶点与候选分子研究支持、AIDD、实验设计与数据分析、研发知识管理、研究流程自动化及研发决策支持。
• 临床开发与注册：临床试验设计与运营、患者招募与入组可行性分析、临床数据处理、医学写作与文档管理、注册申报资料准备辅助及研发项目组合分析。
• 生产制造与质量：生产计划与排程、工艺参数分析与优化、制造异常预警、数字孪生、设备预测性维护、偏差调查、CAPA、OOS/OOT 分析、电子批记录审阅辅助及质量趋势分析。
• 供应链与采购：需求预测、库存与物料优化、供应商风险分析、智能寻源、采购支出分析、供应链异常预警及端到端计划协同。
• 营销、销售与商业化：市场与竞争情报、客户和渠道洞察、销售效能提升、营销内容辅助生成、商业运营分析、市场准入及商业策略支持。
• 医学事务与药物警戒：医学知识助手、医学信息响应辅助、医学证据与文献分析、药物安全信息处理辅助及相关流程效率提升，严格遵循医学审核与药物警戒规范。
• 商务拓展与战略：外部合作机会发现、产品管线与资产分析、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、人力与集团运营：预算与滚动预测、财务分析、费用与营运资本洞察、共享服务流程自动化、人才与组织分析、企业知识助手、管理层决策支持及跨系统 Agent 工作流。
• 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、数据要求、验收标准及价值指标，确保产品目标、用户体验和交付范围明确。
• 根据场景选择合适技术路线，合理组合大语言模型、RAG、AI Agent、机器学习、预测分析、优化算法、计算机视觉和传统自动化；推动产品与 ERP、CRM、MES、LIMS、QMS、临床及研发系统、数据平台和知识平台有效集成。
• 组织 PoC、MVP 和真实业务试点，明确测试标准、上线条件、用户验收和持续优化路径，避免产品停留在概念验证阶段；对高风险场景设定清晰的人工审核、授权执行和责任边界。
4. 业务价值实现与规模化运营
• 与业务负责人共同制定产品业务案例、基线、目标指标和收益实现计划，在立项阶段明确预期价值、投入成本、关键假设及收益责任人。
• 建立产品价值管理机制，持续衡量成本节约、周期缩短、质量改善、风险降低、收入增长、员工生产力、用户采纳率及投资回报，并区分已实现收益、可验证收益与预期收益。
• 推动成熟产品从单点试点向跨部门、跨业务单元和成员企业规模化推广，沉淀可复用产品组件、标准解决方案、实施模板、运营规范和推广方法。
• 建立产品运营和持续迭代机制，跟踪用户反馈、使用情况、模型表现、系统稳定性、服务成本和业务影响，定期开展产品价值复盘与组合优化。
• 推动业务流程优化、用户培训和变革管理，将 AI 产品嵌入日常工作流程，提升持续使用率和业务采纳度，避免仅以系统上线或功能交付作为成功标准。
5. AI 产品治理、风险与合规管理
• 推动集团 AI 产品在规划、开发、部署和运营全过程落实 AI 治理、数据安全、网络安全、隐私保护、知识产权及相关法律法规和内部制度要求。
• 建立与风险等级相匹配的产品评估、测试验证、上线审批、模型监控、版本管理、审计追踪和问题响应机制，管理幻觉、偏差、数据泄露、模型漂移、越权执行及第三方依赖等风险。
• 针对研发、临床、生产、质量、药物警戒及其他受监管场景，与质量、法规、医学、法务、合规和信息安全团队协作，明确 GxP 适用性、验证确认、人工复核及授权边界。
• 确保 AI 产品在适用情况下遵循数据完整性、可解释性、可追溯性及人类监督要求；AI 输出不得替代未经授权或未经验证的专业判断、质量决策和监管责任。
6. 跨部门协同与生态合作
• 建立与集团职能部门、各事业部及成员企业的常态化协作机制，推动业务团队深度参与需求定义、产品设计、试点验证、价值评估和规模化推广。
• 与 AI 技术、数据平台、企业架构、IT 应用、信息安全、基础设施及工程团队协同，明确产品与平台能力的分工，促进共性能力复用和整体架构一致性。
• 评估并管理外部 AI 厂商、软件供应商、咨询机构及产业合作伙伴，制定合作模式、交付标准、知识产权和退出安排，避免供应商锁定及重复投入。
• 推动集团 AI 产品最佳实践、产品资产和应用成效的共享，建立跨成员企业的产品共创和规模化复制机制。

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、工程、商学、管理科学或相关专业本科及以上学历；硕士及以上学历优先。
• 具有 12 年及以上产品管理、企业数字化、AI 应用或相关业务转型经验，其中具有大型企业或集团型组织的产品组合管理、跨部门交付和规模化推广经验。
• 具有 5 年及以上 AI 产品、数据智能产品或企业级智能化解决方案的规划与落地经验，具备从战略规划、团队建设到产品运营和价值验证的完整实践。
• 具有部门管理或较大规模跨职能团队领导经验，能够承担团队建设、人才发展、预算管理、绩效管理及跨部门资源协调职责。
• 具备医药行业经验者优先；在研发、临床、生产、质量、商业化、供应链或企业运营等多个领域拥有产品落地经验者优先。
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、企业知识库及多模型协同等技术与应用模式，能够判断不同技术路线的适用性、局限性与成本。
• 理解机器学习、预测分析、优化算法、计算机视觉和智能自动化的典型应用，能够将技术能力转化为可用、可运营、可扩展的产品方案。
• 具备优秀的产品战略、产品组合管理、需求分析、用户研究、路线图制定、产品交付和全生命周期运营能力。
• 具备企业级架构、数据治理、系统集成、产品安全与 AI 风险治理意识，能够与技术团队进行有效协同和决策。
• 熟悉医药研发、临床、生产、质量、商业化、供应链、财务或人力等一个或多个业务领域及相关企业系统者优先。
3. 领导力与业务价值能力
• 具备将集团战略转化为产品组合、组织能力、实施路线图和可衡量业务成果的能力。
• 具备较强的组织建设、团队领导、人才培养、绩效管理、预算规划和供应商管理能力。
• 能够与集团高层、业务一号位、职能负责人和技术团队建立信任，推动多方在目标、优先级、资源和责任上形成共识。
• 能够构建商业案例、收益测算与投资回报评估体系，并以业务结果而非技术新颖性或功能数量衡量产品成功。
• 具有跨业务领域的系统思维，能够平衡集团共性、业务差异、交付速度、风险合规和长期产品可持续性。
4. 综合素质
• 具有战略视野、结果导向和强执行力，能够在高层战略讨论与一线产品落地之间有效切换。
• 优秀的结构化思维、复杂问题解决能力、沟通表达能力和跨组织影响力。
• 具备创新精神、快速学习能力、开放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，能够跟踪全球 AI 产品与医药行业发展趋势并开展跨国协作。