携程AI Content & Localization Lead(MJ036180)
任职要求
- 8 年以上 localization、global content、AI content quality 或 regional content marketing 相关经验。 - 有海外团队管理经验，能管理多市场、多语言或远程团队。 - 有 AI 相关实践经验，例如 LLM evaluation、AI content QA、prompt workflow、机器翻译质量…
工作职责
1. 团队转型 - 重新定义内容本地化团队的职责、能力模型和产出方式。 - 帮助团队从翻译执行，升级为 AI trainer、内容质量 owner 和本地内容增长伙伴。 - 升级团队的 AI 使用方法、质量标准、培训机制和绩效衡量方式。 2. 本地站点内容质量提升 - 设立度量 & 监测机制，借力 AI 工具发现当地站点核心问题。 - 带领团队通过创写、重写和本地化优化，提升站点内容质量和用户体验。 3. 支持区域业务增长 - 建立团队与 Regional marketing、SEO、social、Campaign 等团队合作，挖掘本地内容机会。 - 用创写和本地 insight 支持社媒、SEO、活动和重点业务项目，主动发现问题和创造业务价值。 4. AI 训练与评估支持 - 与 AI / Product / Data 团队协作，提升多语言模型在 EU + SEA 市场的表现。 - 推动团队从基础标注，升级为能提供高质量语言、文化、品牌和业务判断的 AI trainer。 5. 探索团队长期方向 - 持续判断哪些内容工作会被 AI 替代，哪些能力应成为团队长期壁垒。 - 探索翻译团队向更多适配方向转型的路径。
设计并建设 Agent Context 基础体系：负责定义面向智能体的 Context 基本类型体系，包括但不限于时空（Spatio-temporal）、用户画像（User Profile）、设备/系统（Device & System）、环境（Environmental）、任务/意图（Task & Intent）、社交关系（Social Graph）、世界知识（World Knowledge）等，建立统一的数据抽象、语义规范与生命周期管理机制，为多场景 Agent 推理提供标准化上下文基础。 搭建可扩展的 Context Provider 接入框架：负责设计 Context Store 的标准化 Provider 接口与接入机制，使不同来源的 Context 能够以插件化、可扩展的方式接入系统。支持新的用户信号、外部数据源、系统状态等快速注册成为 Provider，而无需频繁改动核心框架，提升上下文能力的扩展效率与系统演进能力。 构建实时 Context 组装与 Prompt 注入能力：负责在 Agent 推理前，根据当前任务及 Agent 的 Context 需求声明，动态拉取、筛选、组装最相关的 Context，并完成面向不同 Agent 的 Prompt 注入。需要兼顾上下文时效性、模板化注入、自定义格式适配、Token Budget 控制及超限场景下的优先级裁剪策略，持续优化推理质量、响应效率与成本表现。
1. 负责公司业务线的 AI 提效工具、自动化流程 设计与开发，提升产品、研发、测试团队效率。 2. 基于大模型（LLM）构建 RAG、智能问答、文档处理、代码辅助、流程自动化 等应用。 3. 对接业务需求，将 AI 能力落地到实际工作流：如自动处理数据、智能审核、客服 / 销售话术生成等。 4. 优化 Prompt 工程、模型调用策略、上下文管理、向量数据库等，提升 AI 输出稳定性与准确性。 5. 与产品、前端、后端、测试协作，完成 AI 应用从需求→方案→开发→上线→迭代全流程。 6. 跟踪业界 AI 工具与技术，持续引入更高效的方案落地。
1. 负责AI TV（软硬件一体）的中长期产品规划与路线图； 2. 定义未来家庭/客厅AI交互形态；设计端侧+云端AI能力与内容服务闭环； 3. 主导关键客厅场景从0到1落地； 4. 推进与算法、硬件、系统、内容、生态伙伴的跨团队协作，确保体验、成本与量产交付。