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北京市朝阳区招砼工班长、建筑承包

核心职责 一、AI机会洞察与价值定义（30%） 业务场景挖掘：深入业务一线，识别AI技术能带来10倍效率提升或体验质变的业务痛点 价值量化论证：构建AI项目的ROI模型，明确技术投入与商业回报的因果关系 机会优先级排序：基于技术可行性、业务价值和实施难度，建立AI赋能场景的评估与排序机制 竞品与技术对标：持续追踪AI领域最新技术与行业最佳实践，保持解决方案的前沿性 二、AI解决方案设计与交付（40%） AI产品定义：将模糊的业务需求转化为清晰的AI产品需求，包括问题边界定义、数据需求定义、效果指标定义 技术方案协同：与算法、工程团队紧密协作，在“Prompt工程vs微调vsRAGvs端到端模型”等技术路径中做出合理选择 数据闭环设计：设计从用户反馈→数据标注→模型迭代→产品上线的完整数据飞轮，确保AI模型持续进化 MVP快速验证：主导AI解决方案的MVP设计，通过A/B测试、用户访谈等方式快速验证假设 不确定性体验设计：设计优雅的产品交互来处理AI的不确定性（如幻觉、多结果选择、人工修正流程） 三、项目推进与跨部门协同（20%） AI项目管理：主导AI项目的完整生命周期，从概念验证到规模化部署，确保项目按时高质量交付 技术-业务翻译官：作为技术团队与业务部门的桥梁，确保双方对目标、进展和挑战的理解一致 资源协调：协调数据、算法、工程、标注等资源，保障项目顺利推进 风险预警与应对：提前识别技术风险、数据风险、合规风险，并制定应急预案 四、效果评估与价值归因（10%） 定义AI评估体系：建立覆盖模型效果、用户体验和商业价值的综合评估体系 效果监控与分析：监控AI功能上线后的核心指标，分析模型表现与业务结果的关联性 价值归因分析：量化AI功能对核心业务指标（如转化率、满意度、成本）的实际贡献 持续优化迭代：基于数据和用户反馈，驱动AI功能的持续优化和场景扩展 任职要求 硬性条件（必须满足） 1. 教育背景： 本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学相关专业优先 2. 工作经验： 3年以上互联网产品经理经验，至少1年完整负责AI驱动型产品的经验 有成功上线的AI功能/产品案例，能清晰说明技术方案、数据闭环和价值效果 熟悉AI项目从0到1的全流程，包括需求分析、方案设计、模型训练/集成、上线评估 3. 技术理解： 理解机器学习、深度学习基本原理，了解常见AI技术的能力边界 熟悉大语言模型（LLM）的应用模式，有Prompt工程实践经验 了解常见AI产品架构（如RAG、Agent工作流、模型微调等） 能看懂技术方案，与技术团队进行高效沟通 4. 业务能力： 优秀的数据分析能力，能通过数据洞察问题和机会 出色的逻辑思维和结构化思考能力 熟悉产品设计工具（Axure/Figma/墨刀等） 有从0到1构建产品指标体系的经验 优先条件（加分项） 1. 行业经验： 有人力资源服务领域AI赋能经验 在以下任一场景有实战经验：智能推荐、智能客服、内容生成、流程自动化、数据分析预测 有ToB服务应用经验的优先 2. 技术深度： 了解主流AI平台（DeepSeek、OpenAI、文心、通义等）的API使用 有A/B测试设计和分析经验 了解模型评估指标（准确率、召回率、F1、AUC等） 3. 软技能： 出色的跨部门沟通和协作能力 强烈的业务Owner意识和结果导向 能在不确定环境中快速学习和适应 对AI伦理和负责任AI有基本认知

核心职责 一、AI机会洞察与价值定义（30%） 业务场景挖掘：深入业务一线，识别AI技术能带来10倍效率提升或体验质变的业务痛点 价值量化论证：构建AI项目的ROI模型，明确技术投入与商业回报的因果关系 机会优先级排序：基于技术可行性、业务价值和实施难度，建立AI赋能场景的评估与排序机制 竞品与技术对标：持续追踪AI领域最新技术与行业最佳实践，保持解决方案的前沿性 二、AI解决方案设计与交付（40%） AI产品定义：将模糊的业务需求转化为清晰的AI产品需求，包括问题边界定义、数据需求定义、效果指标定义 技术方案协同：与算法、工程团队紧密协作，在“Prompt工程vs微调vsRAGvs端到端模型”等技术路径中做出合理选择 数据闭环设计：设计从用户反馈→数据标注→模型迭代→产品上线的完整数据飞轮，确保AI模型持续进化 MVP快速验证：主导AI解决方案的MVP设计，通过A/B测试、用户访谈等方式快速验证假设 不确定性体验设计：设计优雅的产品交互来处理AI的不确定性（如幻觉、多结果选择、人工修正流程） 三、项目推进与跨部门协同（20%） AI项目管理：主导AI项目的完整生命周期，从概念验证到规模化部署，确保项目按时高质量交付 技术-业务翻译官：作为技术团队与业务部门的桥梁，确保双方对目标、进展和挑战的理解一致 资源协调：协调数据、算法、工程、标注等资源，保障项目顺利推进 风险预警与应对：提前识别技术风险、数据风险、合规风险，并制定应急预案 四、效果评估与价值归因（10%） 定义AI评估体系：建立覆盖模型效果、用户体验和商业价值的综合评估体系 效果监控与分析：监控AI功能上线后的核心指标，分析模型表现与业务结果的关联性 价值归因分析：量化AI功能对核心业务指标（如转化率、满意度、成本）的实际贡献 持续优化迭代：基于数据和用户反馈，驱动AI功能的持续优化和场景扩展 任职要求 硬性条件（必须满足） 1. 教育背景： 本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学相关专业优先 2. 工作经验： 3年以上互联网产品经理经验，至少1年完整负责AI驱动型产品的经验 有成功上线的AI功能/产品案例，能清晰说明技术方案、数据闭环和价值效果 熟悉AI项目从0到1的全流程，包括需求分析、方案设计、模型训练/集成、上线评估 3. 技术理解： 理解机器学习、深度学习基本原理，了解常见AI技术的能力边界 熟悉大语言模型（LLM）的应用模式，有Prompt工程实践经验 了解常见AI产品架构（如RAG、Agent工作流、模型微调等） 能看懂技术方案，与技术团队进行高效沟通 4. 业务能力： 优秀的数据分析能力，能通过数据洞察问题和机会 出色的逻辑思维和结构化思考能力 熟悉产品设计工具（Axure/Figma/墨刀等） 有从0到1构建产品指标体系的经验 优先条件（加分项） 1. 行业经验： 有人力资源服务领域AI赋能经验 在以下任一场景有实战经验：智能推荐、智能客服、内容生成、流程自动化、数据分析预测 有ToB服务应用经验的优先 2. 技术深度： 了解主流AI平台（DeepSeek、OpenAI、文心、通义等）的API使用 有A/B测试设计和分析经验 了解模型评估指标（准确率、召回率、F1、AUC等） 3. 软技能： 出色的跨部门沟通和协作能力 强烈的业务Owner意识和结果导向 能在不确定环境中快速学习和适应 对AI伦理和负责任AI有基本认知

岗位职责： （该岗位为驻场工作形式） 1.负责数据集市的架构规划、模型设计与开发实施，支撑银行业务全流程的数据需求； 2.准确理解各类业务场景，进行合理抽象，提供通用化、系统化的数据解决方案； 3.熟悉hive引擎及其相关组件的技术原理与实现机制； 任职要求： 1、具有学信网可查的全日制本科及以上学历，具备3年以上相关工作经验； 2、掌握数据仓库与数据集市建模方法，具备数据分析与计算应用经验，熟练编写SQL； 3、具备优秀的业务洞察与抽象能力，能快速识别并解析问题，将复杂业务逻辑转化为明确的数据需求； 4、工作细致认真，责任心强，积极主动，面对复杂业务挑战，能从技术与业务双视角协同推进，确保目标达成； 5、具备用户营销画像构建或实时计算开发经验者优先考虑；

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