美图AI产品经理 - 用户画像平台

任职要求

· 3年以上互联网产品经验，具备出色的产品分析与系统设计能力，熟悉画像产品或数据产品的设计与研发流程；
· 具备扎实的数据洞察力，掌握用户画像、标签体系、数据治理等相关方法，能结合复杂业务场景产出面向AI场景的产品解决方案；
· 理解大模型（LLM）、Agent、RAG、Memory等AI技术的基本原理，熟悉AI应用的数据流与产品架构，能够借助AI能力驱动产品创新；
· 具有优秀的跨团队沟通与项目管理能力，能有效推动业务、算法、研发等多方协作，对产品效果和业务价值负责；
· 用户视角敏锐，业务意识强，善于从本质出发持续推动画像能力从静态标签向动态用户理解演进，不断提升产品竞争力。

加分项：
· 具备用户画像、推荐系统、数据平台或AI产品相关经验；
· 有计算机视觉、多模态、推荐算法、广告平台、AI Agent或AIGC产品经验；
· 有将画像能力应用于大模型/Agent场景的实践经历。

AI Product Manager – User Profiling Platform
About This Role:
At Meitu, we are building a unified AI user profiling platform that enables personalized experiences across recommendation engines, AI agents, creative tools, and more. As a Product Manager for this platform, you will own its strategy and execution—defining how we understand millions of users through rich, multidimensional profiles and continuous feedback-driven refinement. You will operate at the intersection of data infrastructure, AI innovation, and product thinking, directly shaping the future of intelligent personalization at a global AI imaging company.
Key Responsibilities:
· Define the product vision, roadmap, and detailed requirements for the AI user profiling platform, driving delivery from initial concept through launch and iterative optimization;
· Lead data integration, governance, and analysis efforts to construct a comprehensive user profile system covering attributes, interests, behavioral patterns, real-time intent, context, and long-term memory, and establish a closed-loop process for ongoing quality improvement;
· Drive the adoption of user profiles across core business scenarios—recommendation systems, AI agents, AI-powered creation tools, and intelligent assistants—to measurably improve personalization quality, model performance, and business outcomes…

工作职责

关于本岗位：
我们正在寻找一位专注用户画像与数据智能的产品经理，主导AI用户画像平台的规划与建设。你将与算法、数据、业务团队紧密协作，为推荐系统、AI Agent、AI创作与智能助手等场景提供统一的用户理解与个性化能力，让产品更懂用户、更有温度。

岗位职责：
· 产品规划与迭代：负责AI用户画像平台的规划、设计与持续迭代，构建面向推荐、Agent、AI应用等场景的统一用户理解与个性化能力，确保产品落地与价值交付；
· 画像体系建设：主导用户画像数据接入、治理与分析，搭建覆盖用户属性、兴趣偏好、行为模式、实时意图、上下文及长期记忆（Memory）的多维画像体系，并基于用户反馈与模型反馈持续驱动画像质量提升，形成数据闭环；
· 场景价值交付：推动用户画像在推荐、Agent、AI创作、智能助手等核心业务中的应用，衡量并提升个性化体验、模型效果与业务收益；
· 协同与落地：协同业务、开发、算法、数据等团队，制定产品路线图并推进执行，保障画像平台能力与AI能力的高效落地；
· 能力沉淀与洞察：跟踪AI、大模型、Agent等领域的技术演进，洞察业务诉求与用户需求，抽象可复用的通用产品能力和数据解决方案。