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vivoAI产品专家

社招全职5年以上产品运营类地点:深圳状态:招聘

任职要求


​:
1、本科及以上学历,计算机、人工智能、产品管理等相关专业优先。
2、5 年以上手机产品相关经验,其中至少 3 年手机 AI 功能设计与落地经验,主导过至少 1 款主流手机机型的 AI 核心功能从 0 到 1 的全生命周期管理。
3、具备对手机用户使用场景的深刻洞察力,能精准捕捉用户对手机 AI 功能的真实需求,并将其转化为可落地的产品方案。​
4、精通手机端 AI 技术原理(如端侧模型优化、交互算法等),能与算法团队深入沟通技术细节,平衡…
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工作职责


​:
1、深度跟踪手机领域 AI 技术发展动态及行业竞品布局,结合用户对手机 AI 的核心期待(功能实用、交互自然、服务主动、多应用协同等),制定 手机 AI 产品的落地规划与 roadmap,明确各阶段核心目标与落地优先级。​
2、预判 AI 技术在手机场景中的应用潜力与变革点,为团队在技术选型、功能创新上提供决策依据,确保手机 AI 产品在行业竞争中保持领先优势。​
3、主导手机核心 AI 功能的顶层设计,打造贴合用户日常使用场景的 AI 体验。​
4、突破传统手机功能的交互与服务逻辑,设计 “以用户为中心” 的 AI 体验架构,定义关键评估指标(如交互准确率、服务触达有效性、用户满意度等),推动手机 AI 从 “被动响应” 向 “主动感知与服务” 升级。​
5、推动 AI 能力与手机原生功能的深度融合,提升原生功能的智能化水平与实用性,解决用户在使用手机过程中的痛点问题。​
6、联动手机应用生态伙伴,打通 AI 能力与第三方应用的接口,实现跨应用的 AI 服务协同(如购物场景下的智能比价、出行场景下的行程自动规划等),构建丰富的手机 AI 应用场景。​
7、作为手机 AI 产品研发的核心协调者,联动算法、研发、设计、测试等团队,明确 AI 功能的技术实现路径与验收标准,解决落地过程中的技术难题与体验问题,确保产品按计划高质量上线。​
8、建立手机 AI 功能的用户反馈与数据监测机制,通过用户行为分析与体验调研,持续优化 AI 功能的效果与体验,推动产品快速迭代。​
包括英文材料
学历+
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社招8年以上A234954

1. 负责小米官方商城的智能客服产品建设 2. 优化意图识别,进行大模型多轮对话 Agent 建设,提高智能机器人的服务能力 3. 进行拟人化对话策略、转人工策略设计,提升对话效果 4. 持续提升消费者的服务体验,提升用户满意度、解决率

更新于 2025-04-15北京
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社招5年以上产品运营类

1. AI助手交互框架设计 * 主导手机AI助手独立APP的界面架构设计,构建符合对话式交互逻辑的UI/UX体系; * 设计多模态产品路径(语音/文字/快捷指令/卡片化反馈),平衡效率与大模型效果体验; * 制定用户行为引导策略,建立符合大模型技术特性的产品规范。 2. 技术边界驱动的产品设计 * 深度理解大模型技术能力边界,设计容错机制与降级方案; * 通过产品设计规避大模型能力短板; * 与技术团队共建"可实现的创新"标准,确保设计方案符合当前模型迭代阶段。 3. 场景化需求挖掘与验证 * 基于用户行为数据洞察真实需求,挖掘手机场景下的AI助手差异化机会点; * 设计低成本MVP实验(如A/B测试不同反馈形式),快速验证交互方案有效性; * 建立用户体验监测体系,量化评估设计改版对留存率、日均对话次数等核心指标的影响。 4. 跨团队协同落地 * 与策略产品经理紧密配合,将产品方案转化为技术需求文档; * 推动设计、研发团队实现设计效果与性能的最优平衡; * 持续跟踪竞品动态。

更新于 2025-06-12深圳
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社招10年以上产品运营类

职责描述: 1. 深入研究AI、人机交互、多模态等前沿技术,评估和筛选有潜力应用于智能手机的创新方案; 2. 通过市场调研、用户访谈等方式,洞察用户核心需求和痛点,挖掘潜在的机会点; 3. 撰写智能手机产品的PRD和MRD文档,对产品定位、功能、体验等进行规划设计; 4. 同交互、视觉、开发等团队紧密协作,推动AI特性在手机产品中的落地实现; 5. 关注行业动态和竞品信息,定期进行分析并输出策略建议,为公司决策提供参考; 6. 参与制定智能手机产品的发展roadmap,把控项目进度,确保按时高质量完成。

深圳
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社招10年以上产品运营类

1. AI助手产品框架设计 * 主导手机AI助手独立APP的产品架构设计,构建符合对话式交互逻辑的UI/UX体系 * 推动决策设计多模态交互路径(语音/文字/快捷指令/卡片化反馈),平衡效率与大模型效果体验 * 制定用户行为引导策略,建立符合大模型技术特性的产品规范 2. 技术边界驱动的产品设计 * 深度理解大模型技术能力边界,设计容错机制与降级方案 * 通过产品设计规避大模型能力短板 * 与技术团队共建"可实现的创新"标准,确保设计方案符合当前模型迭代阶段 3. 场景化需求挖掘与验证 * 基于用户行为数据洞察真实需求,挖掘手机场景下的AI助手差异化机会点 * 设计低成本MVP实验(如A/B测试不同反馈形式),快速验证交互方案有效性 * 建立用户体验监测体系,量化评估设计改版对留存率、日均对话次数等核心指标的影响 4. 跨团队协同落地 * 与策略产品经理紧密配合,将产品方案转化为技术需求文档 * 推动设计、研发团队实现设计效果与性能的最优平衡 * 持续跟踪竞品动态

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