1. AI产品规划与设计:聚焦LangGraph、大语言模型(LLM)相关AI产品,负责产品全生命周期管理,包括需求挖掘、用户调研、产品定位、功能规划,输出清晰的产品PRD、原型设计及产品路线图,重点覆盖AI智能体、多智能体协作等相关产品场景。
2. 技术协同与落地:联动Python+LangGraph开发团队、算法团队,精准传递产品需求,理解LangGraph框架、LLM模型等核心技术边界,推动技术方案落地,解决产品开发过程中的技术与产品适配问题,确保产品功能符合设计预期。
3. Prompt与产品体验优化:结合用户场景,参与Prompt工程的需求定义与优化,协同开发团队优化AI产品的响应质量、交互流程,提升用户使用体验;跟踪产品上线后的数据表现,迭代优化产品功能。
4. 需求与项目管理:梳理业务需求优先级,制定合理的项目排期,协调测试、开发、运营等跨岗位资源,推进项目高效落地;把控项目进度与质量,及时应对项目风险,确保产品按时上线。
5. 行业与竞品调研:关注AI领域(尤其是LangGraph、AI智能体、LLM应用)的行业动态、技术趋势及竞品情况,调研行业最佳实践,挖掘产品创新点,形成调研分析报告,为产品迭代和战略决策提供支撑。
6. 产品推广与赋能:配合运营团队输出产品推广素材、用户使用手册;为内部团队、外部用户提供产品赋能,解答产品相关疑问,收集用户反馈,形成反馈闭环。
1. AI产品核心能力:具备1年及以上AI相关产品经理工作经验,熟悉AI产品开发流程,深入理解大语言模型(LLM)、AI智能体、Prompt工程等核心概念,了解LangGraph框架基本原理者优先。
2. 产品设计与文档能力:精通产品需求分析、原型设计方法,能独立输出高质量PRD、原型(Axure等工具)、用户流程图;具备清晰的逻辑思维,能将复杂业务需求转化为可落地的产品功能。
3. 技术理解与协同能力:能快速理解Python开发、LangGraph框架、LLM API集成等相关技术逻辑,具备良好的技术沟通能力,能高效协同开发、算法团队推进项目,解决技术与产品的适配问题。
4. 数据与用户思维:具备较强的数据敏感度,能通过产品数据(用户留存、使用频率、反馈满意度等)分析产品问题,驱动产品迭代;注重用户体验,能精准捕捉用户需求,输出贴合用户场景的产品方案。
5. 项目管理能力:掌握基本的项目管理方法,能合理规划项目排期,协调跨岗位资源,把控项目进度与质量,具备应对项目风险的能力,确保产品按时按质上线。