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職位信息： 1.市場(chǎng)研究:分析AI技術(shù)趨勢(shì)(如大模型、生成式AI)及行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，研究競(jìng)品技術(shù)方案與商業(yè)化路徑。識(shí)別AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的用戶需求痛點(diǎn)(如自動(dòng)化流程替代、個(gè)性化推薦優(yōu)化) 2.產(chǎn)品規(guī)劃:制定AI產(chǎn)品技術(shù)路線圖，平衡算法可行性(如NLP/CV技術(shù)選型)與業(yè)務(wù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)周期。 設(shè)計(jì)AI功能模塊(如智能對(duì)話系統(tǒng)、自動(dòng)化決策引擎)。 3.產(chǎn)品設(shè)計(jì):輸出可落地的AI需求文檔(PRD)，明確數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則、模型性能指標(biāo)(如準(zhǔn)確率、響應(yīng)延遲)。 設(shè)計(jì)AI服務(wù)交互邏輯(如多輪對(duì)話流程、異常結(jié)果兜底策略)；設(shè)計(jì)AI服務(wù)與智能化設(shè)備的交互邏輯（如AI模型與現(xiàn)場(chǎng)巡檢機(jī)器人、智能設(shè)備的執(zhí)行策略） 4.項(xiàng)目管理:主導(dǎo)A|模型開(kāi)發(fā)全流程(數(shù)據(jù)準(zhǔn)備一模型訓(xùn)練一AB測(cè)試一部署上線)，協(xié)調(diào)算法、工程與運(yùn)維團(tuán)隊(duì)。管理技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)(如數(shù)據(jù)質(zhì)量波動(dòng)、算力資源不足)并制定應(yīng)急預(yù)案。 5.數(shù)據(jù)分析: 構(gòu)建人工智能效果評(píng)估體系，監(jiān)控關(guān)鍵指標(biāo)(用戶留存率、模型投資回報(bào)率、算法偏見(jiàn)系數(shù))。通過(guò)用戶行為日志反哺模型優(yōu)化(如壞案例歸因分析)。 6.用戶反饋:收集AI功能使用體驗(yàn)(如意圖識(shí)別準(zhǔn)確度、響應(yīng)流暢性)，推動(dòng)模型迭代優(yōu)化。 建立用戶信任機(jī)制(如AI決策可解釋性說(shuō)明) 7.團(tuán)隊(duì)協(xié)作: 搭建跨部門(mén)協(xié)作框架(技術(shù)-業(yè)務(wù)-合規(guī))，確保AI產(chǎn)品符合倫理規(guī)范與數(shù)據(jù)安全要求。 推動(dòng)AI技術(shù)能力向業(yè)務(wù)部門(mén)賦能(如培訓(xùn)、工具鏈支持)。 任職要求: 1.教育背景:計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)研究生及以上學(xué)歷 2.工作經(jīng)驗(yàn):完整主導(dǎo)過(guò)至少1個(gè)A|項(xiàng)目落地(如智能客服、圖像識(shí)別系統(tǒng))。有算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)、設(shè)施漁業(yè)/農(nóng)業(yè)相關(guān)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)或技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 3.專(zhuān)業(yè)技能:掌握機(jī)器學(xué)技術(shù)棧，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架。精通AI工程化全流程（數(shù)據(jù)清洗→模型服務(wù)化→性能監(jiān)控），熟悉云計(jì)算平臺(tái)（AWS/Azure）。 4. 市場(chǎng)洞察：深度理解AI商業(yè)化邏輯以及AI在本行業(yè)的商業(yè)價(jià)值，能將技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值。 5. 溝通能力：具備“技術(shù)翻譯”能力，可向非技術(shù)團(tuán)隊(duì)闡釋AI原理與局限性。 6. 領(lǐng)導(dǎo)能力：能協(xié)調(diào)算法工程師、數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)、法務(wù)部門(mén)完成復(fù)雜AI項(xiàng)目交付。