朝阳区
职位详情
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
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
2026-06-30 12:08
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