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荣耀AI Agent高级产品经理

社招全职5年以上研发类地点:北京 | 南京状态:招聘

任职要求


1、技术背景
- 计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历,5年以上AI产品经验;
- 熟悉大模型原理(LLM、多模态)、模型部署调试及提示词调优;
2、产品经验
- 有通用AI Agent项目经验,主导过手机智能助理或智能座舱等AI Agent产品落地;
- 熟悉手机硬件与OS生态,具备影像AI、系统优化功能设计经验者优先;
3、项目管理
- 3年以上跨团队管理经验,精通敏捷开发流程;
- 能独立编写PRD、技术方案,推动复杂项目落地;
4、行业洞察
- 熟悉手机行业竞争格局,跟踪OpenAI、Google等技术动态;
- 对端侧AI、隐私计算等技术趋势有前瞻性判断;
5、用户与数据能力
- 擅长用户画像构建与行为分析,能通过数据驱动决策;
- 有成功商业化案例者优先;
6、优选项
- 有海外留学或工作经历,熟悉国际化产品设计;
- 发表过AI相关技术论文或专利;
- 有过通用AI Agent项目经验(不要求商业成功)。

工作职责


1、产品规划与战略
- 主导手机AI Agent中长期产品路线图设计,聚焦大模型在移动端场景的创新应用;
- 跟踪行业动态(如端侧LLM、多模态交互),分析竞品策略(如苹果、三星),输出差异化竞争方案;
2、技术整合与落地
- 设计端云协同业务架构,推动大模型轻量化部署(量化/剪枝)与硬件适配;
- 协调算法、芯片、OS团队,解决模型效率、隐私保护等技术难点;
3、场景化产品设计
- 围绕用户核心需求,设计主动服务、上下文理解、多模态交互功能(如语音+图文混合指令);
- 主导自然交互界面与情感化设计;
4、基于数据分析的用户体验优化
- 建立用户体验评估体系,持续迭代;
- 具备较好的数据思维及数据分析能力,并能基于分析结果快速调整策略。
包括英文材料
学历+
大模型+
AI agent+
相关职位

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社招5年以上产品与设计类

1、产品规划与战略 - 主导手机个人知识库中长期产品路线规划,聚焦大模型在移动端场景的创新应用; - 跟踪行业动态(如用户画像、多模态理解、隐私安全、端侧AI),分析竞品策略(如华为、苹果、三星),输出差异化竞争方案; 2、场景化产品设计 - 围绕用户在出行/生活/办公/学习等核心需求的痛点,设计用户体验解决方案; - 主导个人知识库在问答、Agent执行等方向上的应用,打造懂你的助理; 3、基于数据分析的用户体验优化 - 建立用户体验评估体系,持续迭代; - 具备较好的数据思维及数据分析能力,并能基于分析结果快速调整策略。

更新于 2025-05-09
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社招3年以上腾讯云产品

1.​​负责腾讯云云开发CloudBase、微信云开发、微搭AI Builder等产品的长期战略规划,制定产品路线图,明确核心功能与优先级; 2.深入洞察开发者需求,设计符合场景化需求的云端开发平台、Serverless服务、云原生AI Agent平台等解决方案; 3.推动产品功能迭代,协调研发、设计、市场等团队,确保产品高质量交付; 4.​​跟踪国内外AI Coding、Serverless、低代码等领域的趋势和竞品动态,制定差异化竞争策略;分析开发者生态及行业痛点,挖掘产品在Web、小程序、游戏、企业应用等场景的落地机会; 5.制定产品商业化策略,设计定价模型、套餐方案及增长策略,推动收入规模提升。

更新于 2025-06-17
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社招5年以上云智能集团

1. 需求分析与产品规划: -深入调研开发者、企业客户及行业需求,深入理解各种模型能力,定义大模型开发平台的核心功能(如工作流、Prompt工程、RAG增强、Agent框架等),并可以基于开发平台构建 AI 效果领先的垂直场景/行业解决方案; -制定所负责产品或模块的 Roadmap,平衡技术前瞻性与商业化落地节奏。 2. 产品全生命周期管理: -主导功能设计,输出PRD、原型及交互文档,推动算法、工程团队高效交付,协同运营、销售等团队应对和总结客户需求; -负责产品上线后的迭代优化,基于用户反馈和数据洞察持续提升产品体验。 3. 跨团队协作与生态建设: -协同运营团队,推动开发者生态建设,提升平台活跃度与开发者粘性。 4. 行业洞察与竞争分析: -跟踪国内外大模型平台产品动态,制定差异化竞争策略。

更新于 2025-07-15
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社招1-4年

1. AI需求分析与产品设计: * 负责小鹏自研销服系统智能化产品设计工作,利用大模型、AI Agent等先进AI技术与汽车销服复杂业务流程中有效融合,确保AI能力与系统流程、业务目标高度契合。 * 主导大模型与业务知识的融合落地,搭建智能外呼、智能画像、智能对话平台、智能质检、智能预测等核心AI能力矩阵 2. AI效果运营 * 协同算法、开发团队,通过Prompt工程、微调方案及多系统融合,解决响应延迟、幻觉控制等工程化挑战 * 通过人工标注、数据分析等业务运营手段,提高AI与业务场景适配性并发挥业务效果。 3. AI项目管理 * 管理AI项目从POC验证到规模化落地的全流程,建立效果评估体系与持续迭代机制。 * 管理项目全生命周期,把控关键节点,推动AI产品按时高质量交付。 4. AI行业技术洞察 * 跟踪AI技术趋势(如大模型、Agent、行业垂类解决方案),持续探索AI在汽车领域的创新应用场景。

更新于 2025-01-07