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崗位職責(zé)
1. 深入調(diào)研業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，結(jié)合AI技術(shù)特性（如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等），挖掘可落地的AI應(yīng)用場(chǎng)景（如智能推薦、智能客服、自動(dòng)化決策等），輸出需求文檔（PRD）及產(chǎn)品原型。
2.與業(yè)務(wù)方、算法團(tuán)隊(duì)協(xié)同，明確AI產(chǎn)品的核心目標(biāo)（如效率提升、用戶體驗(yàn)優(yōu)化），定義清晰的功能邊界與驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)。
3.制定AI產(chǎn)品生命周期規(guī)劃，包括技術(shù)選型（如模型類型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求）、功能模塊拆分（如數(shù)據(jù)采集層、模型服務(wù)層、應(yīng)用層）及迭代策略，確保產(chǎn)品與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略對(duì)齊。
4.設(shè)計(jì)AI產(chǎn)品的核心功能，如模型效果評(píng)估看板、用戶反饋閉環(huán)機(jī)制、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具集成等，提升產(chǎn)品易用性與可擴(kuò)展性。
5.主導(dǎo)AI模型從研發(fā)到落地的全流程，協(xié)調(diào)算法團(tuán)隊(duì)進(jìn)行模型選型（如選擇預(yù)訓(xùn)練大模型或定制化訓(xùn)練）、數(shù)據(jù)標(biāo)注策略設(shè)計(jì)及效果驗(yàn)證，確保模型性能滿足業(yè)務(wù)指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、響應(yīng)速度）。
6.建立AI產(chǎn)品效果評(píng)估體系，通過(guò)A/B測(cè)試、用戶行為分析等方法持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)與產(chǎn)品功能，推動(dòng)模型迭代（如迭代推薦算法的CTR目標(biāo)、優(yōu)化NLP模型的意圖識(shí)別準(zhǔn)確率）。
7.作為AI產(chǎn)品核心樞紐，聯(lián)動(dòng)算法、數(shù)據(jù)工程、研發(fā)、測(cè)試等團(tuán)隊(duì)，明確各方職責(zé)（如算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)保障數(shù)據(jù)質(zhì)量），推動(dòng)跨部門項(xiàng)目進(jìn)度，解決技術(shù)瓶頸（如數(shù)據(jù)稀疏、模型部署延遲等）。
8.對(duì)接業(yè)務(wù)方與管理層，同步產(chǎn)品進(jìn)展、風(fēng)險(xiǎn)及收益，爭(zhēng)取資源支持（如算力投入、數(shù)據(jù)采集權(quán)限），確保AI項(xiàng)目按期交付。

任職要求
本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；具備AI領(lǐng)域相關(guān)認(rèn)證（如Google TensorFlow開發(fā)者認(rèn)證、AWS機(jī)器學(xué)習(xí)認(rèn)證）者優(yōu)先。
2. 3年以上AI相關(guān)產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗(yàn)，至少主導(dǎo)過(guò)1個(gè)完整AI產(chǎn)品生命周期（從需求定義到落地迭代），有以下場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：
2.1自然語(yǔ)言處理（NLP）方向：如智能對(duì)話系統(tǒng)、文本生成與摘要、情感分析等；
2.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）方向：如圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、OCR等；
2.3機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用：如個(gè)性化推薦、用戶畫像、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等。
2.4具備To B或To C AI產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，熟悉不同場(chǎng)景下的產(chǎn)品設(shè)計(jì)差異（如To B需注重可配置性，To C需注重用戶體驗(yàn)）。
3. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)原理（如監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型評(píng)估指標(biāo)），了解常見AI框架（如TensorFlow、PyTorch）及工具（如LangChain、Label Studio），能與算法團(tuán)隊(duì)高效溝通技術(shù)可行性。
4.熟練使用SQL、Python（Pandas/Numpy）或BI工具（如Tableau、Power BI），能獨(dú)立分析用戶行為數(shù)據(jù)、模型性能數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化。
5.具備從行業(yè)趨勢(shì)（如大語(yǔ)言模型應(yīng)用、AIGC工具普及）中捕捉AI落地機(jī)會(huì)的能力，曾通過(guò)AI產(chǎn)品為業(yè)務(wù)帶來(lái)可量化收益（如效率提升30%、用戶留存率提升15%）。
4.熟練使用Axure、Figma、Sketch等原型設(shè)計(jì)工具，能輸出高質(zhì)量PRD、產(chǎn)品原型及用戶流程圖；
5.具備優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)能力，能清晰傳遞復(fù)雜技術(shù)概念（如向非技術(shù)人員解釋模型原理），推動(dòng)多方達(dá)成共識(shí)；
6.能在資源有限或技術(shù)不確定環(huán)境下（如模型效果不及預(yù)期）快速調(diào)整策略，具備AI產(chǎn)品創(chuàng)新思維（如探索多模態(tài)模型在產(chǎn)品中的融合應(yīng)用）。
加分項(xiàng)
? 有大語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)，如設(shè)計(jì)基于GPT系列、文心一言等模型的對(duì)話產(chǎn)品；
? 熟悉AI倫理與合規(guī)要求（如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法公平性），能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中規(guī)避法律風(fēng)險(xiǎn)；
? 具備技術(shù)背景（如曾為算法工程師、數(shù)據(jù)分析師），能更深度參與模型技術(shù)方案討論。