平安科技AI数据产品经理（医学知识库）
任职要求
1、本科及以上学历，医学、药学、公共卫生、生物信息、计算机、数据科学、人工智能、信息管理等相关专业优先。 2、具备3年以上产品、数据产品、知识库、内容结构化、医学数据、AI产品或搜索/推荐/问答系统相关经验；有医疗健康、医药、保险健康管理、互联网医疗或AI应用经验优先。 3、理解医学知识的严谨性和风险边界，熟悉疾病、症状、药品、检查检验、诊疗指南、临床路径、患者教育等常见医学知识类型。 …
工作职责
1、负责医疗AI医学知识库、循证知识库的数据产品规划与体系建设，覆盖核心医学知识场景 2、设计医学知识库的数据架构与产品形态，包括知识分类体系、证据等级、适用人群、禁忌边界、知识冲突处理、版本管理和溯源机制等 3、负责医学知识从原始资料到AI可用知识资产的全流程的流程化和产品化标准化，与多方团队协作，建立医疗知识生产、审核、评估、发布、监控的闭环流程。 4、面向RAG、大模型问答、AI医生对话等应用场景，协助团队提升AI回答的准确性、可追溯性和安全性，推动评测结果反哺知识库、模型策略和产品迭代 5、持续跟踪医疗AI、大模型评测、RAG、知识图谱、循证医学和行业监管趋势，推动团队数据产品能力持续升级。
1. Data Agent 产品规划与设计：负责智能分析平台整体规划及落地 2. 龙虾运营看板产品设计：与数据研发协作，完善使用/体验/成本/Skill 四块看板，建立任务质量分级体系（L1-L4）、留存粘性指标、ROI 衡量模型 3.指标口径治理：主导 Ontology 体系建设，推动指标定义标准化，确保 Agent 和看板使用统一语义 4. 数据质量闭环：数据治理及数据监控数据异常艰苦及分析，推动问题从发现→归因→修复→验证全流程闭环 5. NL2SQL 体验优化：优化自然语言取数准确率（目标 ≥90%），设计多轮追问、上下文补全、指标语义映射等核心体验 6. 跨团队协同：对接算法（Agent 编排）、研发（平台开发）、数据团队（数仓/ETL）、业务方（需求验证），确保方案高效落地
1、定义电商场景垂直模型的评估基准，让“模型好不好”从主观判断变成可量化、可回溯、可对比的工程问题； 2、数据飞轮的闭环设计：从线上真实流量→问题挖掘→标注/合成→训练反馈→效果回归，全链路的产品化设计。核心是飞轮的转速——每一轮迭代从发现问题到上线修复的周期； 3、数据基础设施的产品定义：与工程团队共同定义数据平台能力（标注工具、数据版本管理、质量监控、合成数据pipeline等），让算法同学专注于建模本身，而不是在数据工程上消耗精力； 4、跨方向的数据策略协同：在天目电商垂直方向和LangBridge Studio通用基础设施之间，沉淀可复用的数据方法论，避免重复造轮子。
负责广告业务AI产品的建设与迭代，聚焦数据驱动与AI技术的场景化落地，衔接业务、产运研、DA、经管等多团队，打造贴合广告投放、数据复盘、智能分析的AI产品。 1、主导AI产品/功能的设计与落地，包括但不限于：AI智能找数&取数、自动报表生成、智能异动归因、AI智能复盘等，全程跟进从需求梳理、方案设计、技术方案对齐、研发落地到上线复盘的全流程； 2、需求挖掘与拆解：深入理解广告行业业务逻辑，挖掘业务、产运研、分析师等角色的核心诉求，将模糊诉求拆解为可落地的AI功能需求； 3、跨部门协作与项目推进：对接数仓、前后端、业务等多团队，明确协作目标、排期规划，解决跨部门协作卡点，推动项目按时落地，确保产品效果达到业务预期； 4、产品迭代与价值沉淀：跟踪产品上线后的数据效果，及时跟进用户反馈并分析用户行为，结合分析结果调整产品迭代方向，持续提升用户体验和满意度； 5、沉淀AI产品落地方法论、行业方案及案例，支撑产品体系化搭建。
我们正在寻找一位 AI 数据产品经理，负责主导 AI 驱动的数据分析产品的规划与落地。你将与算法、工程、数据及业务团队紧密协作，把大模型能力转化为可靠、可用、可持续进化的数据分析产品，让 AI 真正承担起数据分析工作。 岗位职责 - 产品规划与路线图：定义 AI 数据分析产品的能力边界与演进路径，制定并推进产品路线图。 - AI 机会识别与边界管理：判断哪些分析场景适合由 AI 承担、能做到何种程度，将模型能力转化为清晰的产品方案，并持续跟踪模型迭代动态调整边界。 - 需求结构化：深入业务场景，将复杂、模糊的分析需求拆解为 AI 系统可理解、可执行的任务链与知识结构。 - 评估与质量体系：定义评估标准与评测框架，从准确性、稳定性、安全性等维度衡量并驱动模型效果的持续提升。 - 数据资产与飞轮：设计数据回流与反馈机制，推动分析经验、指标口径与业务知识的资产化沉淀，形成"越用越准"的数据飞轮。 - 跨团队协作：作为业务与技术之间的桥梁，推动产品从设计、开发到上线、运营的全生命周期落地。