薪酬概览
平均月薪
¥16600
中位数 ¥12000 ｜ 区间 ¥13900 - ¥19400
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
57.1% 人群薪酬落在 8-15k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
5
对比上月：岗位减少5
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 5 | 100% |
热招职位
1、负责迭代Keeta全球首页产品设计，通过用户调研、访谈等方式，科学分析多国用户消费偏好，设计需求、场景、品类分层和对应的货架产品形态，提升全景用户需求满足度和满足效率，探索更多激发用户弹性需求的方式。
2、对行业动态、业界标杆平台、海外产品趋势保持关注，深入理解其产品功能迭代的表层考量和底层逻辑，为产品优化和创新提供指导。
3、与技术团队、设计团队以及运营团队密切合作，确保项目的顺利实施和产品的高质量交付。
4、主动探索 AI 技术在导购场景的产品化落地，包括但不限于 AI 驱动的个性化展示、智能搜推融合、用户意图理解等方向，将 AI 能力转化为可落地的产品方案并推动实现。
5、在日常工作中积极使用 AI 工具提升效率，包括需求分析、用户研究、对标洞察、数据分析等环节，持续探索人机协作的最佳实践。
1. 交易产品规划：负责无人车场景下交易链路（下单 → 支付 → 履约 → 结算 → 退款）的端到端产品设计，制定 6-12 个月产品路线图，对交易转化率、支付成功率等核心指标负责。
2. 用户体验优化：深度洞察乘客 / 收货用户的交易痛点，通过 A/B 实验、漏斗分析持续提升端到端转化，将"无人交付"的体验差异转化为用户留存优势。
3. 商户侧产品设计：设计商户入驻、订单管理、收益结算的全流程产品方案，降低商户接入门槛，提升运营效率和合作黏性。
4. AI 能力落地：联合算法团队将 AI 引入交易场景——智能动态定价、异常交易识别、智能客诉分流——定义 AI 介入的产品形态与评估指标。
5. 跨团队协同交付：作为主要对接方协调技术研发、无人车运营、法务合规、市场等团队，制定里程碑计划，确保产品按时高质量上线。
6. 行业与合规跟踪：持续跟踪无人车商业化政策动向、主流支付合规要求，前置识别产品风险，输出可落地的应对方案。
7. 数据驱动迭代：建立交易健康度监控体系，定期分析核心指标波动，主导问题归因与快速迭代。
1. 主导餐饮 SaaS 硬件产品全生命周期管理。负责收银机、自助点餐设备、IPC、AI算力中枢、餐饮机器人等终端的产品规划、需求定义及落地，推动创新产品按期交付及规模化增长，达成商业目标。
2. 深度挖掘餐饮场景痛点，打造数智化解决方案。深入洞察餐饮业务场景与客户需求，精准识别硬件侧核心痛点，善于利用AI打造具有市场竞争力的软硬一体解决方案，有效量化场景价值。
3. 硬件成本管控与持续优化。主导硬件产品成本管控，通过模块化设计、供应商深度协同等手段优化 BOM 成本结构，持续提升产品盈利能力。
4. 跨部门协同推动产品落地。统筹协调研发、供应链、测试质量等多方团队，确保产品质量达标、项目按期交付，构建端到端产品交付闭环。
5. 行业洞察与产品持续迭代。持续跟踪行业动态，输出分析报告，为迭代方向与技术选型提供有力的决策支撑。
1. 负责AI方向产品从需求定义到商业化落地的全链路推进，主导产品规划、设计、交付及迭代，确保产品价值与商业目标对齐。
2. 深入连锁餐饮等行业客户场景，挖掘AI可替代或升级的核心业务痛点，设计可落地的解决方案并验证其商业可行性。
3. 独立闭环关键客户的方案沟通与商业决策推进，协调资源推动POC、试点及规模化落地，建立客户信任与长期合作关系。
4. 与工程团队紧密协作，推动产品快速迭代与上线，平衡技术实现与业务需求，确保产品高质量交付。
5. 具备技术动手能力，曾使用Cursor/Claude Code等AI编程工具独立搭建前后端完整对外系统，能快速原型验证产品新范式。
1.负责境内门票业务的C端交易路径产品设计和优化，通过改善用户交易流程体验，提高交易转化效率。
2.建设交易路径的用户指标体系，结合数据驱动产品体验和转化效率提升。
3.深入理解用户在购买门票的需求的决策流程，协同业务及研发团队，进行产品方案规划、设计和迭代。
4.关注旅游行业动态，结合业务阶段、业务需求，推进项目落地并达成目标。
1、深度理解用户在餐饮、出行、酒旅等场景下的需求，定义站外AI产品的核心方向与用户体验，覆盖AI助手、AIGC内容等场景，在用户需求、商业目标与技术边界之间找到最优解，主导关键产品决策，对核心业务指标负责；
2、将前沿AI技术转化为规模化产品价值，深度参与Agent系统从工具调用、长程规划到自我纠错的全链路产品设计，推动AI能力从技术验证走向亿级用户的真实应用；
3、驱动产品在复杂环境中持续演进，协调跨组织资源高效对齐，建立数据与用户洞察体系，基于行业趋势输出前瞻性产品规划，并有能力推动落地。
1. 负责安居客房产智能产品的规划和设计，从用户需求出发，打造符合连接场景需求的智能产品。
2. 负责房产经纪人 IM 微聊产品 (聊天工具产品) 的日常需求承接，基础设计和优化。
3. 与业务和技术团队紧密合作，确保产品功能实现与用户需求相契合，不断优化产品体验。
4. 深入研究行业趋势，理解房产行业态势，钻研 AI 的发展方向，基于此能提出创新的产品方案，优化产品方案，在 AI 方向带来持续的市场竞争力。
任职要求:
1. 本科及以上学历，3 年以上产品经理工作经验，房产、AI 或 IM 连接产品经验者优先。
2. 对 AI 或连接类产品行业有浓厚的兴趣和热情，具备敏锐的市场洞察力和创新思维。
3. 熟悉产品设计流程，具备优秀的沟通和协调能力，能够与跨部门团队高效合作。
4. 具备良好的数据分析能力，能够运用数据驱动产品设计和优化。
岗位职责:
1. 负责安居客房产智能产品的规划和设计，从用户需求出发，打造符合连接场景需求的智能产品。
2. 负责房产经纪人 IM 微聊产品 (聊天工具产品) 的日常需求承接，基础设计和优化。
3. 与业务和技术团队紧密合作，确保产品功能实现与用户需求相契合，不断优化产品体验。
4. 深入研究行业趋势，理解房产行业态势，钻研 AI 的发展方向，基于此能提出创新的产品方案，优化产品方案，在 AI 方向带来持续的市场竞争力。
任职要求:
1. 本科及以上学历，3 年以上产品经理工作经验，房产、AI 或 IM 连接产品经验者优先。
2. 对 AI 或连接类产品行业有浓厚的兴趣和热情，具备敏锐的市场洞察力和创新思维。
3. 熟悉产品设计流程，具备优秀的沟通和协调能力，能够与跨部门团队高效合作。
4. 具备良好的数据分析能力，能够运用数据驱动产品设计和优化。
1、本科以上学历，具备2年以上大厂或AIGC明星企业产品经验优先。
2、熟悉主流AIGC基础模型原理，了解训练/推理等工作机制，以及评测/风控等风险控制机制。
3、熟悉主流广告平台架构和基本原理，具备电商广告客户视角，能精准定义AIGC赋能价值点。
4、对AI发展保持高度兴趣和关注度，乐于分享和团队协作。
1、产品规划与战略
① 主导手机AI产品中长期产品路线规划，聚焦大模型在移动端场景的创新应用；
② 跟踪行业动态（如用户画像、多模态理解、隐私安全、端侧AI），分析竞品策略（如华为、苹果、三星），输出差异化竞争方案；
2、场景化产品设计
（满足以下方向其一即可）
① 围绕用户在出行/生活/办公/学习等核心需求的痛点，设计用户体验解决方案；
② 主导个人知识库在问答、Agent执行等方向上的应用，打造懂你的助理；
③ 围绕用户在AI陪伴对话、AI帮干等核心需求的痛点，设计用户体验解决方案；
④ 围绕用户在办公和教育垂类产品等核心需求的痛点，设计用户体验解决方案；
⑤ 梳理不同硬件端、不同场景的用户需求，完成全场景AI产品设计；
⑥ 负责AI开放平台IoT智能体产品规划与设计，推动智能体与IoT硬件深度融合，构建场景化智能硬件解决方案；
⑦ 分析行业趋势、用户需求及竞品，制定平台级产品方案；
3、基于数据分析的用户体验优化
① 建立用户体验评估体系，持续迭代；
② 具备较好的数据思维及数据分析能力，并能基于分析结果快速调整策略。
1、负责合作商Agent的产品建设，结合业务场景系统性规划Agent能力，包括但不限于：对话问答、经营分析、技能操作、知识管理等功能。
2、统筹语料建设、数据集构建、评测标准制定及效果回收工作。
3、与算法和工程团队合作，推进系统及策略的落地，定期评估现有策略效果，并根据业务需求进行优化。
1.负责牵牛花平台核心数据资产的全生命周期管理，推动数据资产的标准化、可信化治理，建立数据质量监控体系，确保数据口径统一、血缘清晰、权限可控，为上层应用建立完备的底层知识体系。
2.深度理解零售商、供应商的经营场景和数据分析意图，负责商家端数据看板的产品规划、设计迭代及效果验收，持续提升数据报表的经营适配性、全面性和易用性，结合 AI Agent、大模型等新技术探索数据服务的智能化交付路径，降低数据使用门槛，提升商家经营效率和决策质量。
3.面向 AI 应用建设原子化、标准化的数据服务，包括数据治理规范、取数 Skill 定义与落地、核心数据接口 CLI 化、数据治理 DSL 等，确保 AI 取数的准确性、效率与安全性，支持 NL2SQL、数据 Agent 等智能数据产品的工程化落地。
4.负责数据产品项目的全生命周期管理，包括需求分析、方案设计、项目管理推进、效果验收等，有效整合研发、算法、业务、运营等多方资源，推动复杂数据项目高质量落地。
负责金融行业大模型应用产品的全生命周期工作，制定从需求分析、技术选型到商业化落地的完整路径，利用 AI 能力实现金融产品的智能营销投放、智能外呼、智能催收等业务环节应用。重点建设智能 KYC、电销 Agent、催收 Agent 等核心 AI 能力：设计符合金融行业特性的多轮对话、意图识别、知识问答等能力方案，利用大模型实现辅助人、替代人的作业流程，降本增收。主导构建包含数据标注、模型训练、效果评估的闭环优化体系，持续提升大模型对话准确率和问题解决率；建立 KYC 与各业务 Agent 的指标与评测口径。协调算法、工程、运营团队完成模型与 Agent 迭代，推动技术能力与业务场景深度融合，将业务场景提炼为可复用的产品通用能力。