崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)將人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用產(chǎn)品;
2、洞察市場(chǎng)需求與場(chǎng)景,識(shí)別AI技術(shù)的落地機(jī)會(huì);
3、定義產(chǎn)品目標(biāo)與功能,協(xié)同技術(shù)團(tuán)隊(duì)完成模型開(kāi)發(fā)與部署;
4、管理產(chǎn)品全生命周期,持續(xù)監(jiān)控優(yōu)化性能并解決數(shù)據(jù)漂移等問(wèn)題;
5、確保產(chǎn)品符合數(shù)據(jù)合規(guī)與倫理要求,管理偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn);
6、探索商業(yè)化路徑,平衡技術(shù)可行性、用戶體驗(yàn)與商業(yè)價(jià)值。
崗位要求:
1、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)原理及落地流程(模型開(kāi)發(fā)→部署→迭代);熟悉主流技術(shù)框架(如TensorFlow/PyTorch)及工程化工具鏈(Docker/K8s),能協(xié)同技術(shù)團(tuán)隊(duì)定義產(chǎn)品目標(biāo)與功能;
2、精準(zhǔn)洞察市場(chǎng)需求與場(chǎng)景,設(shè)計(jì)符合用戶需求的AI產(chǎn)品方案,平衡技術(shù)可行性與商業(yè)價(jià)值;主導(dǎo)產(chǎn)品全生命周期管理,制定商業(yè)化路徑并推動(dòng)落地;
3、熟悉數(shù)據(jù)合規(guī)要求(如生成式AI新規(guī))及倫理風(fēng)險(xiǎn)(如偏見(jiàn)管理),確保產(chǎn)品合法合規(guī);具備跨職能協(xié)作能力,高效對(duì)接技術(shù)、算法及市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)。