高德地图高德-模型数据运营与评估产品经理-北京
任职要求
● 数据科学背景： 极强的数据敏感度，有大规模 NLP 数据清洗、去重、配比经验。 ● Eval 设计经验： 参与过大模型评测集的构…
工作职责
● 构建空间智能（世界模型，当前高德世界模型业内 sota） Benchmark： 从高德海量的历史行为数据中，提炼出评估模型“空间推理能力”、“多地点规划能力”、“地理常识”的黄金测试集（Golden Set），建立对标业内顶级模型的客观评测体系； ● 复杂推理链数据生产： 设计并生产针对导航规划的思维链数据。不仅告诉模型“走哪条路”，还要通过数据教会模型“为什么要走这条路（考虑红绿灯、天气、临时封路）”，提升模型的可解释性； ● 合成数据探索： 利用高德的仿真引擎生成极端场景（长尾路况、复杂立交桥）的合成数据，用于训练模型的鲁棒性，弥补真实数据的不足； ● 数据飞轮建设： 设计从用户反馈（如“用户偏航”、“手动切换路线”）自动转化为模型负样本的闭环流程。
1. 负责小红书商业化广告 AI 产品的整体规划与落地，以广告收入增长与客户体验提升为目标，设计并建设 AI 驱动的客户增长、投放优化与对客服务产品体系。 2. 结合 AIGC、大模型与智能体（Agent）等前沿技术，进行商业化 AI 场景探索与产品布局，识别高潜业务机会，制定 AI 产品路线图并推动创新项目立项与实施。 3. 基于广告主与行业痛点，主导 AI 解决方案设计与交付，包括但不限于 AIGC 创意生成、AI 投放策略、智能搜索广告、自动化运营与客户服务工具，推动产品从实验验证到规模化上线。 4. 梳理并定义细分商业化场景下的 AI 产品需求与能力标准，明确模型在不同业务场景中的应用方式与边界，建立可复用的产品能力与工具体系。 5. 构建 AI 产品效果评估与反馈闭环，设计业务指标、模型指标与用户反馈机制，持续监控与优化产品表现，推动模型与产品能力的持续迭代。 6. 搭建 AI 产品的模型迭代与数据飞轮机制，协同算法与工程团队建设相关工具与流程，提升模型迭代效率与系统可持续演进能力。 7. 协同算法、研发、运营、销售等多职能团队推进项目落地，确保 AI 产品在真实业务场景中的可用性、稳定性与商业价值释放，并沉淀行业级解决方案与成功案例。
我们正在寻找一位充满激情、经验丰富的数据集产品经理，负责规划、构建和管理高质量的数据集产品，以支持人工智能、机器学习和数据科学团队的需求。该岗位将深入理解数据在AI模型训练、评估和优化中的核心作用，主导数据集产品的全生命周期管理，推动数据驱动的技术创新与业务增长。 主要职责： 1、产品规划与策略制定 深入调研AI/ML行业对数据集的需求趋势，制定数据集产品的长期发展战略与路线图 明确数据集产品的目标用户（如算法工程师、数据科学家、科研机构等），定义产品定位、核心功能与价值主张 2、数据集产品设计与构建 主导数据集的需求分析、定义数据规格（如数据类型、规模、标注格式、质量指标等） 协调数据采集、清洗、标注、验证等环节，确保数据集的完整性、准确性、多样性与合规性 设计数据集产品的交付形式（如API、数据包、在线平台访问等），优化用户体验 3、跨团队协作与项目管理 与数据采集团队、标注团队、算法团队、法务团队紧密合作，推动数据集项目高效落地 制定项目计划，跟踪进度，识别并解决项目中的风险与问题，确保按时保质交付 4、数据质量与合规管理 建立并持续优化数据质量管理体系，制定数据标注规范与质量评估标准 确保数据集产品符合相关法律法规（如GDPR、CCPA、中国个人信息保护法等）及公司数据伦理政策 5、产品运营与市场推广 负责数据集产品的上线发布、用户培训与技术支持，收集用户反馈并持续迭代优化 支持市场团队进行产品宣传，参与行业会议、技术论坛，提升产品影响力与市场份额 6、竞品分析与创新探索 持续跟踪国内外数据集产品与技术动态，进行竞品分析，挖掘创新机会 探索新兴数据类型（如合成数据、多模态数据等）与前沿数据构建技术，推动产品差异化创新
【风控算法产品经理实习生】 岗位职责： 1. 深入了解互联网行业风控业务，挖掘痛点，与算法团队协作，基于业务场景设计并优化风控算法模型，为业务提供精准的风险评估与决策支持。 2. 收集分析业务数据，明确算法需求，制定产品规划，推动算法从开发到上线全流程，确保算法模型高效赋能业务。 3. 跟踪行业动态，探索新技术应用，持续优化产品性能，提升风险识别与防范能力。 【风控平台产品经理实习生】 岗位职责： 1. 负责风控平台（如规则引擎、人审平台等）的全生命周期管理，从产品规划、设计到功能迭代，提升平台性能与用户体验； 2. 深度挖掘业务需求，结合市场与行业动态，制定产品策略，协同技术、运营等多团队，保障产品从需求到上线的高效推进； 3. 基于数据分析，评估产品效果，洞察用户行为与业务痛点，以数据驱动产品优化决策；
（一）产品战略规划 剖析行业、市场及客服痛点，结合公司战略，制定数智化客服产品长期规划，明确产品定位与功能发展路径，保持产品竞争力。 （二）产品设计与开发 1.主导产品全生命周期设计，包括需求调研、产品架构、原型搭建、业务流程与交互设计，运用先进理念打造智能、易用且体验佳的产品方案。 2.协同研发团队，参与技术评审与排期，推动开发进程，管控风险，确保产品按时、高质量交付。 3.跨部门协作，洞察业务诉求，追踪智能技术应用，提升坐席解决问题能力、作业效率与服务质量。 （三）智能化技术融合与应用 深入研究智能化领域的先进技术，包括但不限于，大模型，多模态，端到端，智能体网络等，在客服领域的应用场景与实现路径，将先进的 AI 技术深度融入到客服产品中，提升产品的智能化水平与服务效能。 （四）运营管理与数据分析 与业务、BI 团队合作建立运营指标体系，深挖坐席、用户及反馈数据，评估产品效果，找出问题与优化方向。