希音资深产品经理/产品专家（AI产品方向）

团队介绍 无影是阿里巴巴发布的第一台云电脑，是在云上与客户共同定义的端。基于阿里云2.0阶段的云端一体架构，让超级数据中心直连更多的用户。一站式云控台可以提供分钟级配置，系统和应用经过流式传输和容器化架构，实现随时随地云上办公。在算力、安全、成本、敏捷、开放等方面，具有超越传统PC的优势。无影研发团队主要聚焦在云上ECS调度、容器化架构、流式传输协议、端侧系统、AI大模型等核心技术，旨在为无影产品打造超低时延和超高性能的云端一体的实时交互体验，构建面向云应用的基础平台。聚焦在无影云电脑内，无影提供了丰富的AI能力，帮助用户实现全新的高效办公体验。 职位描述 1、基于云电脑和操作系统的工作场景，深入研究AI产品规划，基于多模态大模型、知识库、UI Agent等能力，将复杂需求转化为适配AI原理且实用的产品设计。 2、与前沿研发团队紧密合作，负责AI工具和服务产品的规划、设计、以及在客户端落地和迭代、商业化。 3、与客户深度互动，了解和洞察客户痛点，以客户成功为目标开展产品设计和演进工作。 4、负责产品设计与UE设计，能够撰写高质量的需求文档等产品相关文档。

-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。

我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家，负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行，打造面向未来的数据驱动型基础设施， ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划，满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队，建立一套简易高效率的资产维护工具，帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典，正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库，它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据， ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者，并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent， 可落地接管数据常寻与分探索类场景， 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地，并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者，更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破： ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限，构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台，让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系，实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变，显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品，支撑高德多条业务线（导航、出行、本地生活 等）共性需求，避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式，能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设，例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路（如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率），形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。

高级/资深后台开发/技术专家（AI算法工程化）-上海南京  1. 算法工程化支持：负责支持跨境治理和商品治理方向的算法工程化落地，包括算法服务化、模型部署、性能优化、A/B测试与监控体系搭建。 2. 系统开发与维护：基于Java与Python开发高性能、可扩展的算法平台和治理系统，保障算法稳定运行和高可用性。 3. 算法研发协同：与算法研究人员、产品经理紧密协作，推动图像理解、NLP、多模态及大模型等算法从研发到线上应用的全流程闭环。 4. 数据与质量评估：建设和维护治理效果数据采集、评估和监控体系，持续迭代优化模型与策略，驱动业务降本增效。 5. 技术方案创新：关注业界最新算法工程化与MLOps实践，推动内部平台能力升级，提升算法迭代效率。