字节跳动智能客服产品运营（标准标注方向）-TikTok
任职要求
1、本科及以上学历，有智能客服、数据标注、模型评估等相关工作经验者优先；
2、英文流利，能够作为工作语言进行沟通和交流，适应国际化的工作环境；
3、具备产品运营视角，对TikTok业务和用户有一定的了解，…工作职责
1、评估体系构建与优化，负责智能客服评估体系搭建，结合智能客服的特点和用户需求，制定针对性的评估标准，依据模型发展的不同阶段，快速迭代和优化评估标准，确保评估结果能准确反映模型性能和智能客服整体体验，定期分析评估数据，为模型的优化和改进提供数据支持和建议，推动模型效果的持续提升； 2、标注项目管理，与标注团队紧密协作，深入了解业务场景和智能客服需求，梳理详细的标注需求文档，统筹标注项目的各个环节，包括项目规划、进度跟踪等，确保标注项目按时、高质量交付，对标注数据的质量进行严格把控，建立有效的质量审核机制，及时发现和解决标注过程中出现的问题，保证标注数据的准确性和一致性； 3、流程优化与新领域探索，深入分析标注流程，定位其中的痛点和瓶颈，提出针对性的优化方案，提高标注效率和质量，关注智能领域的新技术、新方法和新趋势，探索AI质检及AI评估等方向，为智能客服的标准标注项目提供创新思路和解决方案。
1、负责商业广告智能营销助手类产品运营工作，包括但不限于AI广告流程场景化应用、智能问答、智能标注、在线客服等产品；完成业务需求沟通，需求执行、线上运营等阶段，辅助产品能力迭代，模型调优，助力业务指标达成； 2、对AI营销助手不同场景的对客渗透和效果负责，搭建智能化的交互流程，用户意图识别及优化解决方案沉淀运营标准，提升智能解决能力；完成全流程的用户原声监控体系，并能沉淀基于业务现状的运营经验和方法； 3、理解算法运作原理，基于业务现状，进行问题分类并设计该类问题场景的业务解决方案，能推动落地到算法团队进行；符合业务诉求的匹配模型上线和调试，对模型效果进行验收、持续优化； 4、与产品、研发、算法、设计等团队紧密协作，协助模型训练质量提升及产品迭代，达成业务目标； 5、对AI商业领域行业动态、前沿研究和新产品保持关注和思考，给出业务落地方向以及产品创新方向的意见。
1、负责商业广告智能营销助手类产品运营工作，包括但不限于AI广告流程场景化应用、智能问答、智能标注、在线客服等产品；完成业务需求沟通，需求执行、线上运营等阶段，辅助产品能力迭代，模型调优，助力业务指标达成； 2、对AI营销助手不同场景的对客渗透和效果负责，搭建智能化的交互流程，用户意图识别及优化解决方案沉淀运营标准，提升智能解决能力；完成全流程的用户原声监控体系，并能沉淀基于业务现状的运营经验和方法； 3、理解算法运作原理，基于业务现状，进行问题分类并设计该类问题场景的业务解决方案，能推动落地到算法团队进行；符合业务诉求的匹配模型上线和调试，对模型效果进行验收、持续优化； 4、与产品、研发、算法、设计等团队紧密协作，协助模型训练质量提升及产品迭代，达成业务目标； 5、对AI商业领域行业动态、前沿研究和新产品保持关注和思考，给出业务落地方向以及产品创新方向的意见。
1、高质量内容生产与审核： 独立产出或深度优化高质量的客服话术、游戏攻略、营销文案、常见问题解答（FAQ）等内容，确保内容专业、易懂、符合用户需求。 建立内容标准与审核机制，对入库内容的质量、准确性与合规性负责。 2、多渠道知识协同与生态运营： 设计并运营UGC（用户生成内容）机制，激励用户、社区版主、核心玩家贡献优质内容，丰富知识库来源。 主动与游戏项目组、版本运营、市场活动等团队协同，提前获取版本更新、活动规则等关键信息，确保知识库的及时性与前瞻性。 3、数据驱动闭环优化： 建立知识库使用效果监测体系，通过分析AI客服采纳率、问题解决率、用户满意度等数据，定位知识短板，推动内容持续优化。 确保知识库作为核心数据资产，为CRM前端产品（如智能客服、营销自动化）及AI模型训练提供稳定、优质的知识信息。 4、AI赋能与效率提升： 熟悉AI智能客服工作原理，能基于业务场景优化知识标注、意图分类、相似问扩展等，提升AI识别与解决效率。 探索利用AIGC等工具辅助内容生产与优化，提升知识运营整体效率。
负责对服体大模型构建的通用垂类应用进行数据生产交付和效果质量评估；通过与产品研发团队的紧密合作，制定评估标准和体系，准确分析评估效果，为应用的优化和改进提供支持，以提升应用的性能、用户体验和市场竞争力 应用效果与质量评估： 1、负责评估基于服体大模型所构建的通用垂类应用的效果和质量，包括但不限于语言理解准确性、生成内容的合理性、逻辑连贯性、知识准确性等方面 2、参与设计测试数据集，涵盖不同场景、用户需求和输入条件，以确保应用在各种情况下的稳定性和可用性 3、参与收集和分析用户反馈数据，结合实际使用情况，对应用的性能和用户体验进行综合评估 评估标准与体系建设： 1、理解业务需求和产品目标，与产品研发团队密切沟通和协作，负责制定详细、明确的评估标准和指标体系 2、理解评估数据的收集、整理和分析流程，确保评估数据的可用性和置信度，为评估体系的持续改进提供数据支持 与产品、算法、运营、业务方保持协同，制定业务规划、目标管理以及团队人员管理工作，共同关注团队效果数据和目标达成，为产品研发团队提供决策依据和改进方向，共同优化模型及agent体验效果 设计和实现大语言模型方向AI训练流程，并不断优化迭代，带领团队高效完成标注和内容生产项目同时负责管理标注团队，积极推动标注工具、组织流程及交付流程优化，提升并完善团队的交付能力