老虎国际用户体验产品经理-AI与内容创新方向
任职要求
【你要具备的】 1. 了解LLM模型工作原理，能利用LLM模型对内提升工作效率，对外为用户提供增量价值； 2. 本科及以上学历，3年以上互联网产品经验，对产品工作有热情，有提升产品留存或活跃的项目经验优先。有私域，企业微信产品经验优先。 3. 积极自驱，数据驱动，目标导向，理解产品成败的关键点，能清晰定义问题，善于问题拆解，能从底层和系统的角度设计长远解决方案并推动落地；关注细节，追求最高产品交付标准和极致体验。 4. 熟练掌握需求调研分析、方案设计、文档撰写等方法/技能，熟悉产品设计和开发流程，熟练使用Figma、Sketch等产品设计工具。 5. 有严密的逻辑思维能力，出色的独立思考和…
工作职责
【你要做的】 1. 负责客户端产品大模型应用落地，对平台上的AI应用进行迭代维护，提升AI应用的用户留存和满意度。 2. 持续发掘大模型在券商领域的落地场景，保证产品在AI应用上持续的竞争力。 3. 负责资讯业务内容创新，包括不限于内容推荐策略优化、用户画像数据优化，资讯内容发布渠道优化，AIGC内容生产等，提高资讯内容的渗透及留存。 4. 为APP的用户基础体验负责，关注APP的留存与日活指标，逐步搭建影响用户留存指标体系，能够独立完成业务规划、目标拆解、设计方案并推动落地。 5. 通过不断的进行数据驱动、用户反馈分析，竞品分析，用户需求洞察等方式，深入用户使用场景，挖掘用户需求与痛点，了解业务痛点诉求，定位产品体验优化方向，提升核心产品功能的用户渗透及留存。 6. 与设计、研发紧密配合，协同其他团队资源，高效推进项目落地，高质量完成项目上线。
1、负责高德地图内容方向工具与平台能力的规划、设计与迭代工作； 2、把握内容用户的需求及产品使用动向、关注竞品及行业发展、制定产品优化策略，不断探索新的能力创新与科技能力，了解AIGC领域的前沿技术及行业应用； 3、调研和深入挖掘场景下内容生产与创作逻辑，有效解构内容生产与消费要素，形成系统方案，负责详细需求文档撰写及推动落地； 4、建立内容质量标准体系，制定故事化内容的选题、风格与审核规范流程机制； 5、与各业务线产品/UE/运营/研发协作，高效推进产品体验优化和功能拓展落地的工作执行并拿到结果。
-官网产品规划与设计：负责百度智能云官网（B端产品）的整体产品规划、功能设计及迭代优化，打造行业领先的官网用户体验与转化效率，深入理解企业用户需求，结合市场趋势与业务目标，完成官网产品功能的全生命周期管理，协同设计、研发团队推动产品功能落地，确保高质量交付，并通过数据验证效果，持续优化产品体验 -用户增长策略制定与执行：基于官网用户行为数据，分析用户旅程中的关键触点，制定用户增长策略（如获客、激活、留存、转化等），提升官网流量、注册转化率及付费转化率，设计并落地A/B测试、用户分层运营、个性化推荐等增长方案，探索高效的用户增长路径，与市场、运营团队协作，通过SEO/SEM、内容营销、活动策划等手段，提升官网流量及品牌影响力 -数据驱动与效果评估：建立官网核心数据指标体系（如PV/UV、跳出率、转化漏斗、ROI等），监控产品表现并挖掘优化机会，通过用户调研、竞品分析及行业洞察，提出数据驱动的产品改进建议，推动官网商业化目标达成 -跨部门协作与资源整合：联动市场、销售、生态等团队，整合内外部资源，推动官网与生态伙伴、行业解决方案的协同创新，关注行业动态及竞品动向，持续优化官网的差异化竞争力。
1.质量标准制定：负责制定教育类大模型的质量标准和评估体系，涵盖问答生成的准确性、流畅性、合理性等维度，确保AI生成内容在教育场景下的高质量与高准确性； 2.生成内容的评测与优化： 基于用户反馈、数据分析等手段，组织评测团队对AI生成的教育内容进行定期评测，分析结果并与技术团队合作，推动模型的不断优化与进步； 3.模型智能提升策略： 制定大模型在教育领域整体的智能提升策略，协调跨部门资源，推动AI大模型在教育应用中的深度融合与持续创新； 4.用户反馈与需求挖掘： 通过数据分析、用户调研等手段，挖掘教育产品用户的需求与痛点，优化大模型的生成内容与互动体验； 5.跨部门协作与项目推进： 与研发、数据科学、教育专家等团队密切协作，确保AI的质量标准和优化方案能够高效落地。
1.质量标准制定：负责制定教育类大模型的质量标准和评估体系，涵盖问答生成的准确性、流畅性、合理性等维度，确保AI生成内容在教育场景下的高质量与高准确性； 2.生成内容的评测与优化： 基于用户反馈、数据分析等手段，组织评测团队对AI生成的教育内容进行定期评测，分析结果并与技术团队合作，推动模型的不断优化与进步； 3.模型智能提升策略： 制定大模型在教育领域整体的智能提升策略，协调跨部门资源，推动AI大模型在教育应用中的深度融合与持续创新； 4.用户反馈与需求挖掘： 通过数据分析、用户调研等手段，挖掘教育产品用户的需求与痛点，优化大模型的生成内容与互动体验； 5.跨部门协作与项目推进： 与研发、数据科学、教育专家等团队密切协作，确保AI的质量标准和优化方案能够高效落地。