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（一）崗位要求
1. 學歷與年齡：具有計算機科學、人工智能、產(chǎn)品設(shè)計或相關(guān)領(lǐng)域本科及以上學歷，原則上年齡不超過40周歲（特別優(yōu)秀者可適當放寬）。
2. 工作經(jīng)驗：8年以上互聯(lián)網(wǎng)/科技行業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗，其中至少5年AI產(chǎn)品（如大模型應(yīng)用、智能推薦、多模態(tài)交互等）設(shè)計與落地經(jīng)驗；具備帶領(lǐng)10人以上產(chǎn)品團隊的管理經(jīng)驗，熟悉AI研發(fā)全流程（數(shù)據(jù)采集-模型訓(xùn)練-產(chǎn)品化部署）者優(yōu)先。
3. 技術(shù)理解能力：
熟悉AI核心技術(shù)原理，包括大模型（LLaMA/GLM等）微調(diào)與部署、機器學習算法（分類/回歸/聚類）、多模態(tài)技術(shù)（文本/圖像/語音融合）；
了解AI開發(fā)工具鏈（PyTorch/TensorFlow框架、數(shù)據(jù)標注工具、模型評估平臺），能與算法/研發(fā)團隊高效溝通技術(shù)可行性；
掌握產(chǎn)品設(shè)計工具（Axure/Figma）與數(shù)據(jù)分析工具（Python/SQL/Tableau），能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品迭代。
4. 項目與成果：
主導(dǎo)過至少2個行業(yè)標桿級AI產(chǎn)品從0到1的全生命周期落地（如政務(wù)智能客服、醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)、工業(yè)質(zhì)檢AI平臺等），且產(chǎn)品用戶規(guī)模超10萬或商業(yè)收益超千萬；
近3年參與過國家級/省部級“AI+”專項項目，或在AI產(chǎn)品領(lǐng)域獲得過行業(yè)獎項者優(yōu)先；
有AI產(chǎn)品相關(guān)專利或在核心期刊發(fā)表過AI產(chǎn)品設(shè)計論文者優(yōu)先。
5. 行業(yè)與戰(zhàn)略敏感度：
深入理解至少2個垂直行業(yè)（如金融、醫(yī)療、制造、政務(wù)）的業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)字化需求，能結(jié)合“數(shù)字中國”“AI+”等國家戰(zhàn)略規(guī)劃產(chǎn)品方向；
熟悉數(shù)據(jù)安全法、個人信息保護法等法規(guī)對AI產(chǎn)品的約束要求。
6. 綜合能力：
具備出色的跨團隊協(xié)作能力，能清晰闡釋AI產(chǎn)品的商業(yè)價值，擁有敏銳的市場洞察力，能快速捕捉AI技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用機會。

（二）崗位職責
1. 戰(zhàn)略規(guī)劃：制定企業(yè)級AI產(chǎn)品戰(zhàn)略路線圖，結(jié)合國家“AI+”專項行動與行業(yè)需求（如金融風控、醫(yī)療診斷、工業(yè)升級等），明確AI產(chǎn)品的核心場景與商業(yè)目標，確保與公司數(shù)字化資源協(xié)同。
2. 產(chǎn)品設(shè)計與落地：
主導(dǎo)AI產(chǎn)品全流程設(shè)計，包括用戶需求調(diào)研（通過訪談/問卷/數(shù)據(jù)分析挖掘痛點）、功能規(guī)劃（如大模型對話交互、智能決策推薦）、原型設(shè)計與PRD撰寫；
推動大模型、多模態(tài)等技術(shù)在具體場景落地，如政務(wù)服務(wù)中的智能問答系統(tǒng)（提升辦事效率30%以上）、制造業(yè)的預(yù)測性維護工具（降低設(shè)備故障率20%以上），并跟蹤技術(shù)ROI（投入產(chǎn)出比）。
3. 跨團隊協(xié)作：
協(xié)調(diào)算法團隊（優(yōu)化模型精度）、研發(fā)團隊（保障系統(tǒng)高并發(fā)/高可用）、設(shè)計團隊（提升用戶體驗）、業(yè)務(wù)團隊（對接客戶需求），解決AI產(chǎn)品落地中的跨部門問題（如數(shù)據(jù)不足、模型效果不達標）；
聯(lián)合高校、產(chǎn)業(yè)鏈伙伴（如AI技術(shù)供應(yīng)商、行業(yè)解決方案商）構(gòu)建AI產(chǎn)品生態(tài)，推動共建聯(lián)合實驗室或制定行業(yè)AI產(chǎn)品標準。
4. 全生命周期管理：
建立AI產(chǎn)品迭代機制，通過用戶反饋與數(shù)據(jù)監(jiān)控（如模型準確率、用戶轉(zhuǎn)化率）優(yōu)化產(chǎn)品功能，確保核心指標達標；
負責AI產(chǎn)品商業(yè)化閉環(huán)，設(shè)計盈利模式（如訂閱制、按調(diào)用量收費），協(xié)調(diào)銷售團隊推動產(chǎn)品在政務(wù)、醫(yī)療、工業(yè)等領(lǐng)域的規(guī)模化復(fù)制。
5. 團隊與人才培養(yǎng)：
組建并管理AI產(chǎn)品團隊（含產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)分析師、用戶體驗設(shè)計師），建立績效考核模型（如產(chǎn)品落地效率、商業(yè)收益貢獻）；
借助AI項目實戰(zhàn)，培養(yǎng)團隊的AI技術(shù)理解能力與行業(yè)洞察能力，輸出AI產(chǎn)品設(shè)計方法論（如《AI需求轉(zhuǎn)化指南》《大模型產(chǎn)品化手冊》）。
6. 風險管控：
牽頭梳理AI產(chǎn)品全流程的合規(guī)風險（如數(shù)據(jù)采集合法性、模型偏見），制定應(yīng)對方案（如數(shù)據(jù)脫敏、模型公平性校驗），確保產(chǎn)品符合國家法規(guī)與行業(yè)規(guī)范。