网易AI教育产品经理
任职要求
1. 本科以上学历,3年以上产品经理工作经验,比如移动端产品设计、NLP、策略、大模型等相关工作经验 2. 学过计算机相关专…
工作职责
1. 参与负责教育AI类相关功能的产品设计,包括用户需求洞察、调研、数据分析等工作 2. 负责大模型在教育领域的产品应用,相关的多模态、Agent的落地策略、Prompt设计、构建评测体系等工作,为最终产品的领先效果负责 3. 与相关协作产品团队、开发测试团队配合,推进项目落地
职位概述 我们正在寻找一位在前端技术和AI应用融合方面有深度实践的高级工程师。您将负责构建智能化的用户界面,将AI能力转化为优秀的用户体验,并在快速发展的技术环境中推动产品创新。 核心职责 主要职责 智能界面开发:设计并实现集成AI功能的前端应用,包括大语言模型交互、智能推荐、数据可视化等功能模块 技术架构设计:负责前端技术选型、架构设计和核心代码实现,确保系统的可扩展性和高性能 产品全流程参与:从需求分析到产品上线,深度参与产品开发的完整链路,包括技术方案设计、开发实现、测试优化 跨团队协作:与算法工程师、产品经理、设计师、后端工程师密切配合,确保AI功能的顺利落地 次要职责 技术分享与指导:参与团队技术分享,指导初级工程师,推动团队技术能力提升 基础设施建设:参与前端基础架构、组件库的建设和维护 技术调研:跟踪前端和AI领域的新技术趋势,评估新技术的应用可能性 任职要求 必备条件 技术经验:3年以上Web前端开发经验,熟练掌握HTML、CSS、JavaScript(ES6+) 技术栈:深入理解React/Hooks、TypeScript、Emotion等现代前端技术栈 问题解决能力:能够独立分析和解决复杂技术问题,在模糊需求下能够推动项目进展 协作能力:具备良好的沟通能力和团队协作精神 学习能力:对新技术保持好奇心,具备快速学习和适应能力 优先条件 全栈能力:具备Node.js或Python开发经验,能够理解前后端集成 大型项目经验:有复杂前端项目的架构设计和性能优化经验 AI技术了解:熟悉TensorFlow.js、ONNX.js等前端AI框架 数据可视化:有数据可视化或人机交互设计的实践经验 开源贡献:在开源社区有积极贡献或技术分享经验 我们提供 参与前沿AI产品的开发机会 与优秀团队成员共同成长的环境 创新的工作氛围 有竞争力的薪酬待遇和职业发展空间 工作环境 鼓励创新和挑战传统思维 快节奏的技术迭代环境 注重数据安全和用户隐私保护 支持技术学习和能力提升
工作范畴: 1、负责模型产品的各类数据标签建设和优化升级,及各类行业知识库的挖掘和沉淀。 2、负责DMP产品的全生命周期管理,包括需求分析、功能设计、原型开发及迭代优化;深入理解数据管理及用户画像领域,结合业务需求制定产品路线图。 3、支持算法团队优化数据建模、算法策略,提升数据精准度和商业化能力,并结合AI能力沉淀智能营销策略,提升数据服务效果。 4、支持互联网、零售等重点客户的数据策略设计及交付;
1、调研各类型游戏,探索 AI 与游戏玩法结合的场景,产出 AI 与游戏玩法结合的创意策划案。 2、撰写详细的产品需求文档(PRD)和用户故事,确保开发团队清晰理解产品愿景。 3、与游戏设计师、开发团队和其他人员密切合作,将AI技术无缝集成到游戏体验中。 4、管理AI相关游戏功能和产品的全生命周期,包括概念化、设计、开发、测试和发布。 5、负责日常跟进用户反馈、产品数据等,对产品进行迭代优化,并形成价值量化标准。 6、分析市场趋势、竞争对手和用户反馈,跟踪AI技术发展趋势,评估新技术在游戏中的应用潜力。
1. 产品设计与实现: • 需求调研:通过多种方式收集并分析客户对于智能体应用的需求(如新能源投前决策、新能源运营管理等),确保产品设计能够精准解决这些痛点; • 产品架构设计:参与设计智能体应用的产品架构,确保其具有良好的扩展性和兼容性,能够满足包括能源行业在内不同场景(如新能源投前决策、新能源运营管理、客服运维、资产/电力交易等)的需求; • 产品功能设计:基于需求调研和产品架构,针对包括能源行业在内不同场景的需求进行智能体应用的详细功能设计,包括但不限于多智能体角色定义、工作流搭建、提示词工程、MCP工具设计、知识库搭建; • 大模型协同迭代:与数据科学家协作,定义、整理能源行业时序大模型和语言大模型的训练数据、特征工程及评估指标; • 产品需求文档产出:基于产品功能设计,撰写详细的产品需求文档(PRD),明确智能体应用的功能特性、用户流程、交互设计等,为开发团队提供清晰的指导; • 跨团队协作产品落地:与研发、设计、测试等部门紧密合作,协调资源,推进项目进度,确保产品按时高质量上线; 2. 产品培训及售前支持: • 材料输出及培训说明:负责编制智能体应用相关的文档资料,如产品白皮书、使用手册等,组织针对内外部的培训活动讲解产品核心价值、功能特点及其应用场景; • 业务拓展售前支持:协助业务团队完成售前阶段的产品交流和方案演示,解答客户疑问,促进业务转化; 3. 产品迭代及运营支持: • 产品优化迭代:定期回顾产品运营数据,根据运行情况和客户反馈,推动智能体应用持续迭代升级,保持产品竞争力; 4. 行业洞察与竞品分析: • 行业洞察:持续跟踪AI技术及智能体应用的前沿趋势,特别关注在投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等领域的最新发展; • 竞品分析:进行深入的市场和竞争对手分析,识别市场机会和威胁。