百度大模型服务产品经理（J94702）
任职要求
-具备较强的技术理解力，能够理解云计算及常见云产品形态，对百度云基础产品和技术体系有一定认知 -具备在线学习、培训、考试、实训等相关产品设计经验，能够持续关注并分析竞品及行业解决方案的发展方向 -具备良好的用户需求理解能力，能够从 ToB 客户视角出发，准确把握企业在使用云学堂类产品过程中的核心诉求与痛点 -具备扎实的产品设计能力，能够独立完成需求分析、产品方案设计、原型输出及需求评审，并推动方案落地 -具备较强的沟通能力与推动能力，能够在多角色协作中有…
工作职责
-负责百度智能云学堂产品的设计工作 -负责调研用户需求，分析行业发展趋势，跟踪竞品动态，制定产品规划，明确产品形态、用户场景、价格策略等方面，完成产品设计，推动产品上线并跟踪产品线上运营情况 -以需求驱动技术的改进和发展，需要带领其他角色（如RD、FE、UE等）的工程师，把控合理项目进度，将自己所设计的产品落地 -充分调研行业内相关产品（包括一线互联网公司和商业解决方案公司），并能够博采众长，完善百度智能云学堂产品 -负责百度智能云学堂产品的商业化设计与推进，包括但不限于付费模式设计、套餐组合、增值能力规划、价格策略制定及商业效果评估，推动产品在不同客户场景下实现可持续收入增长 -与销售、解决方案、交付及运营团队协作，结合客户真实使用场景，设计可落地的商业化方案，并持续优化转化率、客单价及续费表现
1.重构大模型服务入口分发与预测策略中控：制定美团智能客服综合服务入口的管理策略，基于大模型agent的能力，优化入口布局与引导逻辑，提升用户触达率与转化率，通过数据分析持续优化入口运营效果。 2.重构用户综合入口体验交互：基于大模型服务能力及进线预测策略，负责美团客服用户综合入口用户交互的更新设计 3.系统与客服大模型平台交互对接设计：规划智能客服系统与客服大模型平台的交互接口，确保数据传输与功能调用的顺畅，推动大模型能力在客服场景的落地应用。 4.大模型虚拟客服与人工工作台链路对接设计：打通大模型虚拟客服、人工托管客服与人工工作台之间的链路，设计状态流转规则与异常处理机制，实现服务无缝衔接。 5.客服交互组件专项：负责客服交互组件的规划与设计，优化对话界面、工单处理等组件的交互体验，提升组件复用性，确保组件在多业务场景下稳定运行。 6.对话式引擎功能设计：主导对话式引擎的功能规划，提升多轮对话、意图识别等核心能力，结合业务场景优化对话流程，增强用户交互体验。 7.业务需求支撑：深入理解美团即时零售、酒店旅游等业务方向的客服场景需求，快速响应日常需求并推动落地，保障业务线客服系统的高效运行。
团队介绍：TRAE（The Real AI Engineer），是字节跳动旗下产品，一个能理解需求、调动工具、独立完成开发任务的 AI 工程师，为用户提供端到端生成真实软件的服务。TRAE是当前国内最受欢迎的AI编程产品之一，也是全球首个端到端AI软件开发Agent产品，可覆盖简单到复杂全场景。我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入，与我们共同重塑开发范式，定义未来开发的形态。 1、深入理解开发者业务场景需求，设计、开发和完善Prompt提示词； 2、支持业务需求，分析和优化业务负面案例，与多方角色协同推进产品效果提升； 3、了解模型评测，能够分析和定位模型能力缺陷，与算法和数据团队合作推进模型迭代； 4、持续跟进人工智能、自然语言处理和机器学习领域的最新进展；分析并应用新的技术和方法，为Prompt工程提供创新思路和优化方向。
加入同花顺证券AI创新事业部，你将参与打造下一代智能证券服务产品。通过AI技术重构投资体验，设计多模态交互的产品，赋能券商数字化升级。在这里，你将从0到1参与AI产品的全生命周期，与顶尖算法工程师、金融专家并肩作战，共同推动证券行业的智能化变革。 岗位职责 1.用户与市场洞察 深度调研C端投资者的需求痛点，分析投资行为数据，定位AI产品创新机会； 面向B端券商机构开展需求调研，设计数字化解决方案，推动券商服务智能化升级； 2.AI产品规划与设计 设计证券场景下的多模态交互产品； 主导AI功能落地，包括券商智能业务办理、券商业务中台等核心模块； 3.跨团队协同与赋能 联动算法团队制定模型优化目标，推动AI能力在证券场景的精准应用； 协同开发团队完成产品敏捷迭代，确保技术方案与用户体验的双重闭环； 4.行业解决方案构建 提炼券商数字化需求，输出标准化AI赋能方案（如智能投顾中台、自动化运营工具）； 跟踪金融科技前沿趋势，探索AIGC、大模型在证券服务的创新应用场景。
1、深入理解全球最前沿的大模型技术，挖掘潜在的高价值应用场景； 2、分析模型问题并定义理想态，和评估团队一起建立可量化的评估方法； 3、深入调研行业与市场，量化场景价值，拆解目标达成路径，为团队投入提供清晰指引； 4、能深入实际应用场景，理解客户使用大模型的具体痛点，抽象出通用问题，驱动模型改进。