百度RAG产品经理实习生（J89862）
任职要求
-本科及以上学历在校生，计算机及相关专业优先 -可尽快到岗线下实习4个月及以上，每周至少线下出勤4天 -理解RAG技术原理，熟悉la…
工作职责
-负责RAG系统的产品功能设计，例如知识库管理、检索优化等 -确保RAG知识库在应用场景的性能和用户体验持续优化 -收集并分析用户需求，提出改进建议，推动产品迭代 -设计产品交互流程，优化用户界面，提升产品易用性 -跟踪行业动态，研究竞品，确保产品保持市场竞争力
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、参与AML下AI知识管理产品建设与迭代； 2、对AI大模型技术有深入理解，了解RAG、Agent等主流大模型应用技术方案； 3、通过用户调研、产品调研、数据分析等方式了解和挖掘客户需求，产出需求文档并推进功能落地； 4、跟踪产品的上线效果、数据看板搭建、数据回流、用户反馈，为产品功能的优化打磨提供合理建议； 5、通过培训、教学文档等方式为用户提供支持，确保用户能够高效使用AI知识管理。
1.负责AI搜索、大模型相关的产品运营工作，能够基于用户需求进行相关产品设计; 2.负责AI搜索相关大模型prompt调优及效果评测，提升大模型输出效果; 3.协助团队产研收集用户反馈、跟进项目进度，辅助保障相关项目落地; 4.跟进领域A1、大模型应用发展情况，输出产品调研分析。
1、数据与标注管理 参与通用问答场景下的数据清洗、标注规则制定及质量验收，确保训练数据符合模型需求。 协助构建和优化标注流程，提升数据标注效率与一致性。 2、效果归因分析 对AI的问答结果进行归因分析，定位回答偏差或错误的原因（如数据缺陷、模型缺陷、业务逻辑等）。 输出分析报告，提出可落地的优化建议。 3、日常质量巡检 监控通用问答产品的输出质量，设计并执行巡检机制，跟踪badcase修复进展。 建立关键指标的评估体系。 4、产品功能支持 参与大模型新功能的需求调研、原型设计或AB测试，协助完成功能上线全流程。收集用户反馈，分析需求优先级。
1. 负责AI搜索、大模型相关的产品工作，能够基于用户需求竞品迭代进行相关产品设计； 2. 负责AI搜索相关大模型prompt调优及效果评测，提升大模型输出效果； 3. 负责AI搜索基础体验C端产品设计，以及重要垂域agent优化； 4. 协助团队产研收集用户反馈、跟进项目进度，辅助保障相关项目落地； 5. 跟进领域AI、大模型应用发展情况，输出产品调研分析。