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百度AI商业化产品运营(大健康行业)(J84467)

社招全职3-5年MEG地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,市场营销、计算机科学、生物医学工程等相关专业优先,3-5年大健康行业(医疗/保险/健康管理)产品运营经验,有AI产品商业化成功案例者优先
2、强市场洞察力:熟悉大健康行业政策及产业链(如医院、药企、保险支付方),能快速定位AI技术商业化突破口
3、强创新能力:擅长从0到1探索新模式,如AI+医疗场景深度探索
4、数据驱动思维:熟练使用SQL/Python/Tableau等工具分析用户行为及商业化数据
5、加分项‌:有AI医疗影像、智能问诊、AI健康管理等产品运营经验,熟悉AI技术在大健康领域的应用逻辑,拥有医疗/保险/健康管理行业头部企业资源

工作职责


1、运营核心策略制定,负责大健康行业AI商业化产品的全生命周期运营,结合行业趋势与用户需求,挖掘AI技术在大健康场景(医疗、养老、保险、健康管理等)中的创新商业化模式,制定并落地商业化策略,推动产品规模化变现;
2、市场洞察,深度研究大健康行业政策、市场动态及用户痛点,跟踪国内外AI+大健康领域竞品动态,提炼差异化竞争策略;
3、商业化路径设计,AI产品从0到1的商业化路径设计,包括定价策略、渠道合作(医疗机构/药企/保险机构)、用户增长策略及盈利模型搭建,探索与B端客户/第三方合作伙伴的合作模式,推动解决方案在真实场景中落地;
4、数据驱动,搭建商业化数据监控体系,分析用户行为、付费转化及ROI,持续优化运营策略;
5、跨部门协同和资源整合,联动技术、市场、销售团队,整合行业资源(医疗机构、行业协会、KOL等),推动AI产品技术价值向商业价值转化,拓展商业化合作生态。
包括英文材料
学历+
SQL+
Python+
Tableau+
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社招5年以上运营类-综合管理

1、熟悉药品/保健品/医疗器械/中药等品类,能独立负责平台活动,为商家在平台交易规模和商业化负责; 2、用户思维,对数据敏感,且能通过数据分析、用户洞察,提升流量的ARPU值和转化率; 3、熟悉产品运营,基于用户链路和用户体验,提出产品需求,提升数据漏斗转换; 4、用户分层运营,能独立负责品类运营, 通过活动、福利、用户策略,提升品类交易规模。

更新于 2025-09-10
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社招3年以上A72207

1、负责火山引擎各产品线(计算/存储/网络/安全/数据库/边缘计算/视频云/云原生/大数据等)的产品生命周期管理,包括产品规划、产品立项、产品商业化、产品售卖、产品定价、成本核定等,协助准备相关材料和进行审核等; 2、负责公有云产品的经营分析工作,包括收入目标制定和跟踪,成本和人力资源投入规划等,出具经营分析报告,支持产品运营决策、成本优化、人效提升等过程管理; 3、建立产品指标体系,包括产品竞争力(功能/性能/体验/稳定性/研发效能等),市场竞争力(市场认知度/价格竞争力/商机健康度/收入和用户健康度等),等全方位的指标,协同产品线落地并持续运营; 4、从产品角度对负责的产品进行全方位的运营分析,包括市场洞察,行业分析,需求管理,用户体验,产品规划,路标设定等,并持续跟踪和运营优化。

更新于 2025-03-27
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社招3年以上MEG

-健康Agent产品设计​​:定义Agent核心能力框架,整合专业知识库(如诊疗指南、病例库)、患者画像、实时对话场景,设计多轮问诊交互逻辑与情感化表达机制;构建​​场景化服务链​​,刻画消费医疗下高频场景,支持语音/图文/视频多模态交互; -模型能力与训练体系搭建​​:主导Agent微调方案,设计Prompt工程与RAG增强框架,优化检索准确率与合规性;建立​​效果评估体系​​,定义agent服务满意度、用户留存率等核心指标,持续优化意图识别与决策逻辑; -商业化闭环设计​​:在agent对话流中自然植入健康商品推荐、服务留资等转化节点,设计原生的商业闭环原生营销逻辑; -行业研究与竞品分析:跟踪医疗AI、Agent技术及健康管理领域的行业趋势,输出创新方案并推动试点,分析竞品Agent产品的商业化模式,提炼可借鉴的策略与技术路径; -跨团队协作与落地执行:与算法团队协作,推动模型迭代与Agent能力升级;协调设计、运营、市场团队,完成产品原型、交互设计及营销方案的全流程落地。

更新于 2025-08-27
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社招3年以上MEG

-健康Agent产品设计​​:定义Agent核心能力框架,整合专业知识库(如诊疗指南、病例库)、患者画像、实时对话场景,设计多轮问诊交互逻辑与情感化表达机制;构建​​场景化服务链​​,刻画消费医疗下高频场景,支持语音/图文/视频多模态交互 -模型能力与训练体系搭建​​:主导Agent微调方案,设计Prompt工程与RAG增强框架,优化检索准确率与合规性;建立​​效果评估体系​​,定义agent服务满意度、用户留存率等核心指标,持续优化意图识别与决策逻辑 -商业化闭环设计​​:在agent对话流中自然植入健康商品推荐、服务留资等转化节点,设计原生的商业闭环原生营销逻辑 -行业研究与竞品分析:跟踪医疗AI、Agent技术及健康管理领域的行业趋势,输出创新方案并推动试点,分析竞品Agent产品的商业化模式,提炼可借鉴的策略与技术路径 -跨团队协作与落地执行:与算法团队协作,推动模型迭代与Agent能力升级;协调设计、运营、市场团队,完成产品原型、交互设计及营销方案的全流程落地

更新于 2025-09-19