崗位職責:
1、產(chǎn)品規(guī)劃與需求分析
(1)挖掘AI技術(如機器學習、自然語言處理、計算機視覺等)的落地場景,結合業(yè)務需求定義產(chǎn)品方向。
(2)分析用戶痛點,提煉AI可解決的業(yè)務問題,撰寫產(chǎn)品需求文檔(PRD)及技術方案。
2、技術對接與方案設計
(1)與算法工程師、數(shù)據(jù)科學家協(xié)作,設計AI模型的技術實現(xiàn)路徑,平衡技術可行性與用戶體驗。
(2)評估算法性能指標(如準確率、響應速度),推動技術迭代優(yōu)化。
3、數(shù)據(jù)驅(qū)動管理
(1)主導數(shù)據(jù)需求規(guī)劃,確保訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、標注規(guī)范及合規(guī)性。
(2)監(jiān)控模型上線后的數(shù)據(jù)反饋,制定迭代策略(如數(shù)據(jù)閉環(huán)機制)。
4、產(chǎn)品落地與商業(yè)化
(1)協(xié)調(diào)開發(fā)、測試、運營團隊,推動產(chǎn)品從原型到上線的全流程。
(2)制定商業(yè)化策略,設計定價模型、用戶增長及市場推廣方案。
5、風險管理與合規(guī)
(1)確保AI產(chǎn)品的倫理合規(guī)性(如數(shù)據(jù)隱私、算法公平性),規(guī)避技術濫用風險。
(2)跟蹤AI相關政策法規(guī)(如GDPR、AI倫理準則),指導產(chǎn)品合規(guī)設計。
任職資格:
1、計算機科學、人工智能、數(shù)據(jù)科學等相關專業(yè)本科及以上學歷。
2、熟悉機器學習、深度學習基礎理論,了解主流框架(如TensorFlow、PyTorch)。
經(jīng)驗要求
3、4年以上AI/互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)驗,至少主導過1個完整AI產(chǎn)品生命周期。
4、有自然語言處理(NLP)、推薦系統(tǒng)、智能客服等領域的實踐經(jīng)驗優(yōu)先。
5、能解讀算法模型原理(如CNN、RNN、Transformer),與技術團隊高效溝通。
6、熟悉數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型評估等關鍵環(huán)節(jié)。
7、精通用戶調(diào)研、競品分析、商業(yè)模式設計等產(chǎn)品方法論。
8、具備數(shù)據(jù)敏感度,熟練使用SQL、Python或BI工具進行數(shù)據(jù)分析。