岗位职责

1. 深入调研业务痛点，结合AI技术特性（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等），挖掘可落地的AI应用场景（如智能推荐、智能客服、自动化决策等），输出需求文档（PRD）及产品原型。

2.与业务方、算法团队协同，明确AI产品的核心目标（如效率提升、用户体验优化），定义清晰的功能边界与验收标准。

3.制定AI产品生命周期规划，包括技术选型（如模型类型、训练数据需求）、功能模块拆分（如数据采集层、模型服务层、应用层）及迭代策略，确保产品与业务战略对齐。

4.设计AI产品的核心功能，如模型效果评估看板、用户反馈闭环机制、数据标注工具集成等，提升产品易用性与可扩展性。

5.主导AI模型从研发到落地的全流程，协调算法团队进行模型选型（如选择预训练大模型或定制化训练）、数据标注策略设计及效果验证，确保模型性能满足业务指标（如准确率、召回率、响应速度）。

6.建立AI产品效果评估体系，通过A/B测试、用户行为分析等方法持续优化模型参数与产品功能，推动模型迭代（如迭代推荐算法的CTR目标、优化NLP模型的意图识别准确率）。

7.作为AI产品核心枢纽，联动算法、数据工程、研发、测试等团队，明确各方职责（如算法团队负责模型训练、数据团队保障数据质量），推动跨部门项目进度，解决技术瓶颈（如数据稀疏、模型部署延迟等）。

8.对接业务方与管理层，同步产品进展、风险及收益，争取资源支持（如算力投入、数据采集权限），确保AI项目按期交付。

任职要求

本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、软件工程等相关专业优先；具备AI领域相关认证（如Google TensorFlow开发者认证、AWS机器学习认证）者优先。

2. 3年以上AI相关产品经理经验，至少主导过1个完整AI产品生命周期（从需求定义到落地迭代），有以下场景经验者优先：

2.1自然语言处理（NLP）方向：如智能对话系统、文本生成与摘要、情感分析等；

2.2计算机视觉（CV）方向：如图像识别、目标检测、OCR等；

2.3机器学习应用：如个性化推荐、用户画像、风险预测等。

2.4具备To B或To C AI产品经验，熟悉不同场景下的产品设计差异（如To B需注重可配置性，To C需注重用户体验）。

3. 掌握机器学习基础原理（如监督/无监督学习、模型评估指标），了解常见AI框架（如TensorFlow、PyTorch）及工具（如LangChain、Label Studio），能与算法团队高效沟通技术可行性。

4.熟练使用SQL、Python（Pandas/Numpy）或BI工具（如Tableau、Power BI），能独立分析用户行为数据、模型性能数据，驱动产品优化。

5.具备从行业趋势（如大语言模型应用、AIGC工具普及）中捕捉AI落地机会的能力，曾通过AI产品为业务带来可量化收益（如效率提升30%、用户留存率提升15%）。

4.熟练使用Axure、Figma、Sketch等原型设计工具，能输出高质量PRD、产品原型及用户流程图；

5.具备优秀的跨团队协调能力，能清晰传递复杂技术概念（如向非技术人员解释模型原理），推动多方达成共识；

6.能在资源有限或技术不确定环境下（如模型效果不及预期）快速调整策略，具备AI产品创新思维（如探索多模态模型在产品中的融合应用）。

加分项

• 有大语言模型（LLM）应用落地经验，如设计基于GPT系列、文心一言等模型的对话产品；

• 熟悉AI伦理与合规要求（如数据隐私保护、算法公平性），能在产品设计中规避法律风险；

• 具备技术背景（如曾为算法工程师、数据分析师），能更深度参与模型技术方案讨论。