高德地图高德-地图数据AI产品经理-北京
任职要求
1、计算机科学、人工智能、软件工程、数据分析、测绘遥感等相关专业本科及以上学历。2年以上互联网产品经验。 2、对AI技术原理有基础认知,对AI行业趋势有持续关注,熟悉主流AI产品,对AI技术落地怀有热情。对三维模型生成有落地经验者优先。 3、目标感和自驱力强,逻…
工作职责
1、负责地图产品中 创新型数据内容的设计,面向多种应用场景,丰富地图数据的内容体系,优化数据产品定义。 2、深入理解出行规划、本地生活、智慧交通等业务场景,以用户体验提升为驱动,深入挖掘AI赋能的业务价值点,依托AI能力持续优化产品,提升高德数据的竞争力和用户体验。 3、协同算法、工程、设计、质量同学,上下游全链路紧密合作,保证产品方案高质量落地与实施。 4、持续学习和研究大模型原理和相关产品应用,了解行业动态,为产品创新提供思路。
岗位职责: 1. 负责地图数据(AI应用)相关产品的规划和设计,包括需求分析、功能设计等; 2. 与技术团队合作,推动产品从概念到落地的全过程; 3. 跟踪产品的市场反馈,持续优化用户体验和产品性能; 4. 协调跨部门资源,推动产品上线和运营; 5. 关注行业动态,跟踪技术发展,挖掘AI在实际场景中的应用潜力。
1.产品规划与设计:深入研究地图行业趋势和大模型技术发展,结合用户需求与业务目标,主导地图大模型应用的产品规划和路线图制定。负责产品的功能设计、交互设计和用户体验优化,确保产品在地图导航、位置搜索、智能推荐等核心业务场景中,充分发挥大模型优势,提升产品竞争力; 2.需求管理与沟通:与地图数据团队、算法团队、研发团队等紧密合作,精准收集、分析和管理产品需求。将复杂的大模型技术转化为可落地的产品功能,推动需求在各团队间的高效传递与执行,协调解决需求变更和冲突,保障项目顺利推进; 3.模型优化与迭代:基于用户反馈、业务数据和市场动态,制定大模型在地图应用中的优化策略。与算法团队协作,对模型进行持续训练和调优,提升模型在地图数据处理、语义理解、路径规划等方面的准确性和效率,不断迭代产品功能,满足用户日益增长的需求; 4.项目管理与推进:负责地图大模型应用项目的全生命周期管理,制定项目计划,明确项目目标、关键节点和交付成果。有效协调各方资源,跟踪项目进度,及时解决项目中的问题和风险,确保产品按时高质量上线,并持续进行版本更新和维护; 5.数据分析与决策:建立有效的数据指标体系,对产品的使用数据、用户行为数据进行深度分析。通过数据分析评估产品效果,洞察用户需求和市场趋势,为产品的优化迭代、功能拓展和战略决策提供有力支持; 6.市场调研与竞争分析:密切关注地图行业和大模型技术的市场动态,深入开展市场调研和竞争分析。收集竞争对手的产品信息和市场策略,挖掘潜在的市场机会和差异化竞争点,为产品定位和发展方向提供参考依据,助力产品在市场中保持领先地位。
POI部门介绍: POI智能化致力于智能化的手段,真实还原现实世界兴趣点(Point of Interest),为高德出行和生活服务提供支撑,是高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础; 每个POI背后都有精彩的故事,我们作为链接POI和用户的第一步,每一分努力都是与现实世界的一次互动。欢迎加入我们,从另一个视角来观察世界! 职位描述: ● 数据质量体系建设 设计并迭代地图数据质量评价体系,基于用户需求与业务目标构建核心指标体系,推动POI数据的“全、准、快”持续升级。 通过多维度监控(内部数据检测、用户反馈、竞品对比等)识别数据异常,定位根因并推动跨团队协同解决。 ● 生产流程优化 深入分析POI数据更新与维护流程,挖掘效率瓶颈与价值洼地,提出数据生产模式优化方案,提升ROI与用户满意度。 ● 数据可视化与洞察 开发BI工具与自动化报表,将复杂数据转化为直观可视化成果,为业务决策提供高价值信息输入。 ● 数据建模与前瞻探索 构建POI数据分析模型,实现数据质量预测、异常预警及趋势分析,支持业务战略规划与资源高效配置。
POI数据产品经理 岗位职责: 1、AI驱动的数据策略优化: 主导POI数据策略制定与迭代,深度应用大模型(挖掘/检索/生成)提升数据覆盖度、准确性及丰富度,还原真实世界; 2、价值闭环与智能应用: 通过案例分析与数据洞察,量化产品收益,推动AI技术在自动化更新、异常检测等环节的深度落地,实现效率与质量双提升; 3、开放生态构建: 拓展行业数据合作,协同工程、算法团队共建POI数据与应用开放生态; 4、产品化与体验升级: 基于用户需求设计产品方案,推动POI数据在京东零售、物流等场景的创新应用,全面提升用户体验。 地图路网数据产品经理 岗位职责: 1、智能生产体系设计: 基于多源融合、图像识别、轨迹挖掘等AI技术,设计道路数据生产流程与平台方案,打造AI驱动的下一代地图生产体系; 2、全链路闭环管理: 制定数据规划、产品规格及标准规范,协同研发、生产团队推动方案高效落地,确保目标达成; 3、数据驱动决策: 通过数据分析评估生产效能与质量,驱动产品优化与迭代升级,支撑京东物流、无人车等核心业务。