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工作內(nèi)容： 1、產(chǎn)品規(guī)劃與戰(zhàn)略制定：深入研究 AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)、市場(chǎng)趨勢(shì)及用戶需求，結(jié)合公司戰(zhàn)略方向，制定 AI 產(chǎn)品的長(zhǎng)期規(guī)劃與短期目標(biāo)；負(fù)責(zé) AI 產(chǎn)品路線圖的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，明確產(chǎn)品各階段發(fā)展方向及里程碑。 2、需求分析與管理：通過用戶調(diào)研、競(jìng)品分析等多種方式，挖掘用戶對(duì) AI 產(chǎn)品的潛在需求；對(duì)收集到的需求進(jìn)行整理、分析和優(yōu)先級(jí)排序，形成詳細(xì)的產(chǎn)品需求文檔，并與研發(fā)、設(shè)計(jì)等團(tuán)隊(duì)有效溝通，確保需求準(zhǔn)確傳達(dá)與執(zhí)行。 產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)推進(jìn)：主導(dǎo) AI 產(chǎn)品的功能設(shè)計(jì)，包括產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)流程規(guī)劃等；與算法、開發(fā)、測(cè)試等團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，把控產(chǎn)品開發(fā)進(jìn)度與質(zhì)量，及時(shí)解決開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題，確保產(chǎn)品按時(shí)、高質(zhì)量上線。 3、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與產(chǎn)品優(yōu)化：建立 AI 產(chǎn)品的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)體系，分析用戶行為數(shù)據(jù)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)等，評(píng)估產(chǎn)品效果；基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出產(chǎn)品優(yōu)化方案，持續(xù)提升產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)、性能及商業(yè)價(jià)值。 4、跨部門協(xié)作與資源協(xié)調(diào)：協(xié)調(diào)公司內(nèi)部市場(chǎng)、銷售、運(yùn)營(yíng)等部門資源，推動(dòng) AI 產(chǎn)品的市場(chǎng)推廣、銷售及運(yùn)營(yíng)工作；與外部合作伙伴保持良好溝通，整合各方資源，提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。 5、團(tuán)隊(duì)管理與人才培養(yǎng)：負(fù)責(zé) AI 產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的日常管理，制定團(tuán)隊(duì)成員的工作目標(biāo)與績(jī)效考核標(biāo)準(zhǔn)；指導(dǎo)和培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)成員，提升團(tuán)隊(duì)整體專業(yè)能力與協(xié)作效率。

任職要求 1、教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，具備扎實(shí)的專業(yè)理論基礎(chǔ)。 2、工作經(jīng)驗(yàn)：5年以上互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理工作經(jīng)驗(yàn)，3 年以上 AI 相關(guān)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，有成功的 AI 產(chǎn)品上線及運(yùn)營(yíng)案例，熟悉 AI 技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。 3、熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等 AI 核心技術(shù)原理，了解主流 AI 框架與工具； 4、熟練使用 Axure、Visio、MindManager 等產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具，具備優(yōu)秀的產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)與文檔撰寫能力； 5、掌握數(shù)據(jù)分析工具（如 SQL、Python 等），具備數(shù)據(jù)分析與解讀能力，能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品決策。 6、具有敏銳的市場(chǎng)洞察力與用戶需求分析能力，能夠準(zhǔn)確把握行業(yè)趨勢(shì)與用戶痛點(diǎn)；具備優(yōu)秀的邏輯思維、創(chuàng)新能力和問題解決能力，能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)挑戰(zhàn)；