岗位职责：

1、场景设计与需求分析：调研行业痛点，设计大模型在具体场景中的应用架构（如企业知识库问答、数据抓取分析输出）；输出需求文档（PRD），定义输入/输出格式、性能指标（响应延迟、准确性）。

2、产品全周期管理：参与技术选型（闭源API vs 开源模型微调），制定落地路径；协调算法、工程团队优化模型效果和推理效率，推动功能上线。

3、用户体验优化：设计用户反馈闭环机制（如结果打分、重新生成），持续提升生成内容的质量和可靠性；搭建效果监控体系（如异常检测、Bad Case分析）。

4、生态与扩展：探索插件化扩展能力（如联网搜索、多模态输入），构建AI生态集成方案；研究RAG（检索增强生成）、Agent框架等前沿技术在产品中的应用。

5、市场与运营支持：制定产品推广策略，提供技术白皮书、API文档等支持材料；分析竞品动态（如GPTs、Claude Projects），提炼差异化优势。

任职资格：

1、教育背景：计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业本科及以上学历。

2、经验要求：2年以上AI产品经验，主导过AI应用产品相关项目，如对话系统、知识库问答、生成工具。

3、技术理解力：

（1）AI大模型基础知识：熟悉Transformer、Prompt Engineering、RLHF（人类反馈强化学习）等技术原理和应用场景。

（2）主流框架与工具：了解Hugging Face、LangChain、LlamaIndex等框架，熟悉OpenAI、Claude、文心一言等平台特性。

（3）算力与成本意识：理解大模型推理成本（如Token计费、GPU资源分配）及优化方向。

4、产品设计与场景挖掘能力：

（1）用户场景分析：能精准拆解行业痛点（如客服、教育、医疗、营销），设计基于大模型的解决方案。

（2）交互设计创新：设计针对生成式AI特点的交互逻辑，如多轮对话、结果修正、内容审核策略。

（3）效果评估：掌握大模型效果评测指标（如BLEU、ROUGE、人工评估），优化用户侧感知质量。

5、商业化与行业洞察：

（1）行业赛道理解：聚焦垂直领域的AI应用潜力，挖掘高价值场景。

（2）商业模式设计：设计盈利模式，平衡用户体验与商业化目标。

6、工程化落地能力：

（1）协作能力：与算法团队共同定义模型优化需求（如上下文长度、响应速度、垂类适配）。

（2）风险管理：解决AI伦理问题（偏见、幻觉、数据隐私），确保合规性（如AIGC内容标识）。