核心定位:組合現(xiàn)有AI能力打造可交付的標準化產(chǎn)品,不做模型訓練。
崗位職責:
1.調研AI技術趨勢(如Agent、多模態(tài)、RAG架構演進),挖掘金融、教育、醫(yī)療等行業(yè)的AI產(chǎn)品機會。
2.定義AI產(chǎn)品核心功能(如智能問答系統(tǒng)、自動化報告生成),設計基于大模型+知識庫(RAG/GraphRAG)的產(chǎn)品架構。
3.輸出產(chǎn)品原型、PRD文檔及交互邏輯,主導技術可行性評估與資源協(xié)調。
4.推動AI產(chǎn)品從0到1落地,協(xié)調算法、工程、運維團隊完成模型訓練、知識庫構建、API服務封裝等關鍵節(jié)點。
5.設計產(chǎn)品效果評估體系(如回答準確率、響應延遲),通過AB測試持續(xù)優(yōu)化用戶體驗。
6.分析用戶反饋與競品動態(tài),制定產(chǎn)品迭代路線圖。
7.配合銷售團隊輸出技術解決方案,面向客戶解讀AI產(chǎn)品價值與差異化優(yōu)勢。
8.設計計費模式、權限管理、數(shù)據(jù)隔離等商業(yè)化功能,推動產(chǎn)品規(guī)?;渴稹?/div>
任職要求:
1.計算機、軟件工程或相關專業(yè)本科及以上學歷。
2.熟悉生成式AI技術棧(如GPT系列、LLaMA2),理解RAG技術原理及優(yōu)化方向(檢索增強、知識圖譜融合)。
3.掌握AI產(chǎn)品開發(fā)流程,了解工具鏈及向量數(shù)據(jù)庫技術。
4.熟悉至少一個垂直行業(yè)(如金融風控、醫(yī)療輔助診斷)的業(yè)務邏輯與數(shù)據(jù)合規(guī)要求。
5.具備Prompt Engineering經(jīng)驗或簡單模型微調(LoRA)實操能力。
6.對技術邊界有理性判斷(如大模型幻覺問題),平衡創(chuàng)新需求與落地成本。