專注于人工智能相關(guān)產(chǎn)品的規(guī)劃、設(shè)計(jì)和落地,同時(shí)具備產(chǎn)品思維、技術(shù)理解、商業(yè)洞察能力,推動AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際用戶價(jià)值。
【崗位職責(zé)】
一、項(xiàng)目第一責(zé)任人,主導(dǎo)項(xiàng)目立項(xiàng)、制定項(xiàng)目計(jì)劃,確保項(xiàng)目具備商業(yè)可行性,對項(xiàng)目結(jié)果負(fù)責(zé)。
二、AI產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計(jì)
1.負(fù)責(zé)AI相關(guān)產(chǎn)品的規(guī)劃與落地,分析行業(yè)趨勢、競品動態(tài),挖掘用戶痛點(diǎn),設(shè)定明確的項(xiàng)目目標(biāo)、制定產(chǎn)品路線圖(Roadmap),輸出需求文檔(PRD),設(shè)計(jì)功能原型。
2.深入理解業(yè)務(wù)需求,挖掘AI技術(shù)可解決的痛點(diǎn),精準(zhǔn)定義產(chǎn)品價(jià)值。
三、產(chǎn)品全生命周期管理
1.跨部門協(xié)作優(yōu)化模型效果。
2.協(xié)調(diào)研發(fā)、設(shè)計(jì)、測試等團(tuán)隊(duì),推動產(chǎn)品從0到1落地,并持續(xù)迭代優(yōu)化。
四、商業(yè)化與用戶體驗(yàn)
1.探索AI產(chǎn)品的商業(yè)模式,制定增長策略。
2.設(shè)計(jì)符合用戶需求的AI交互邏輯。
五、行業(yè)研究與創(chuàng)新
1.跟蹤AI技術(shù)趨勢,推動技術(shù)在產(chǎn)品中的創(chuàng)新應(yīng)用。
2.確保產(chǎn)品符合數(shù)據(jù)隱私、AI倫理等合規(guī)要求。
六.項(xiàng)目交付
1.組織項(xiàng)目驗(yàn)收。
2.編制培訓(xùn)材料,完成用戶培訓(xùn)。
【任職要求】
一、教育背景:
本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
二、經(jīng)驗(yàn)要求:
3年以上產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗(yàn),有 AI 相關(guān)產(chǎn)品或模塊設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
三、技術(shù)理解:
1.能使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,具備數(shù)據(jù)敏感度。
2.了解基礎(chǔ)的 AI 技術(shù),例如NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、LLM 的大致原理,能夠與技術(shù)無障礙溝通
四、產(chǎn)品能力:
1.有項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn),團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)能力強(qiáng)。
2.熟練輸出PRD、原型設(shè)計(jì),掌握用戶調(diào)研方法。
3.了解 Prompt Engineering 和評測機(jī)制,能與 AI 算法、模型團(tuán)隊(duì)緊密合作,端到端提升 AI 效果。
五、加分項(xiàng)
1.熟悉大模型應(yīng)用開發(fā)。
2.參與過AI開源項(xiàng)目,或發(fā)表過相關(guān)技術(shù)/產(chǎn)品文章。
3.在金融、文旅、電商等行業(yè)有AI落地經(jīng)驗(yàn)。