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更新于 9月2日

ai產(chǎn)品經(jīng)理

1.9-2.5萬
  • 杭州西湖區(qū)
  • 3-5年
  • 本科
  • 全職
  • 招1人

職位描述

大模型人工智能云計算/大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)服務(wù)
核心崗位職責(zé)
1. 場景需求分析
深度調(diào)研中小企業(yè)(法人/財務(wù)/采購)與三方機構(gòu)(銀行/稅所),結(jié)合 LLM、RAG、多模態(tài)交互 技術(shù)趨勢,輸出 場景化需求報告+技術(shù)可行性方案(含Prompt應(yīng)用邏輯、工具鏈對接規(guī)則),支撐產(chǎn)品差異化定位。
設(shè)計Prompt工程策略:針對“參謀管家”多輪交互(如融資指令拆解、風(fēng)險問詢引導(dǎo)),優(yōu)化對話Prompt邏輯,提升 用戶意圖識別準確率(目標≥90%),主導(dǎo)Prompt調(diào)優(yōu)的AB測試與效果迭代。
2. 產(chǎn)品規(guī)劃、技術(shù)協(xié)同能力
制定Agent產(chǎn)品roadmap,主導(dǎo) 多模態(tài)交互(語音/漂浮氣泡)、Workflow(主動指令+被動預(yù)警)、工具集成(風(fēng)險識別/資金匹配) 核心模塊設(shè)計,輸出 PRD、交互原型+技術(shù)協(xié)同方案(明確Prompt調(diào)用邏輯、模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)標準)。
協(xié)同算法模型訓(xùn)練:
定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)標準(如企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險案例標注規(guī)則、融資場景對話樣本篩選邏輯);
通過 Prompt調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)反饋閉環(huán),推動 意圖識別、智能外呼 等模型迭代(目標:模型準確率提升15%+),保障算法能力與業(yè)務(wù)場景對齊。
3. 跨團隊溝通
協(xié)調(diào)研發(fā)、算法、生態(tài)團隊,保障功能按時上線(如融資補貼匹配系統(tǒng)、成本預(yù)警平臺)。
建立 “風(fēng)險識別準確率、融資匹配成功率、Prompt交互滿意度” 三維評估體系,依托人機交互數(shù)據(jù)平臺,驅(qū)動 產(chǎn)品功能+算法模型+Prompt策略 同步迭代。
5. 領(lǐng)導(dǎo)交辦其他工作
任職要求
1. 經(jīng)驗與背景
3-5年產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗,聚焦 企業(yè)服務(wù)(財稅/金融/供應(yīng)鏈)或AI Agent領(lǐng)域,需有 “從0到1產(chǎn)品落地+技術(shù)協(xié)同(Prompt/模型訓(xùn)練)”經(jīng)驗;計算機科學(xué)、人工智能、企業(yè)管理等復(fù)合專業(yè) 本科及以上學(xué)歷。
2. 技術(shù)與能力
AI技術(shù)深度:熟悉 大語言模型(LLM)、Agent框架、RAG檢索增強、工具調(diào)用,掌握 Prompt優(yōu)化方法(多輪對話設(shè)計、指令工程),能獨立輸出Prompt調(diào)優(yōu)方案;
模型協(xié)同能力:具備 算法模型訓(xùn)練協(xié)同經(jīng)驗(定義數(shù)據(jù)標準、推動反饋閉環(huán)),可主導(dǎo)意圖識別、智能外呼等模型的業(yè)務(wù)側(cè)需求對接;
項目把控力:能輸出 技術(shù)協(xié)同方案(Prompt邏輯、工具鏈規(guī)則),協(xié)調(diào)跨團隊解決 “技術(shù)能力-業(yè)務(wù)場景”適配難題(如復(fù)雜稅務(wù)場景的RAG檢索優(yōu)化)。
3. 思維與特質(zhì)
數(shù)據(jù)驅(qū)動:從用戶行為(操作日志/語音指令)、模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中挖掘需求,推動產(chǎn)品+算法雙迭代;
主人翁意識:對產(chǎn)品全生命周期負責(zé),主動承接 領(lǐng)導(dǎo)交辦的戰(zhàn)略級任務(wù)(如行業(yè)標桿客戶定制化方案)。
4. 加分項
參與過 人機交互數(shù)據(jù)平臺搭建、算法模型訓(xùn)練閉環(huán)項目(需描述具體角色與成果);持有 Prompt工程、模型訓(xùn)練相關(guān)認證(如OpenAI Prompt Engineering認證),或具備 CPA、金融風(fēng)控知識;

工作地點

杭州西湖區(qū)中節(jié)能·西溪首座B1-1-5

職位發(fā)布者

吳潔/HRD

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