阿里云阿里云智能-终端智能创新业务 AI 产品经理(AI笔记方向)-杭州/上海/北京/深圳
任职要求
1. 3年以上 AI 应用产品经验,主导或深度参与过 AI 笔记、生产力效率工具类产品,具备从 0 到 1 打造原生应用的成功案例; 2. 熟悉大语言模型及 RAG 技术架构,能够精准平衡“用户…
工作职责
1. 负责类平板设备的AI笔记应用,融合类 NotebookLM 个人知识库逻辑,以手写笔为核心入口,负责将笔记从单纯的记录工具升级为“个人知识 AI 助理; 2. 定义多模态场景下的灵感捕获与语义识别流程,实现手写笔迹、图像及文档的结构化整合; 借鉴先进的个人知识管理逻辑,设计并实现基于私有素材的 AI 理解与关联架构,确保知识获取的精准性与确定性; 3. 与 UX 交互、AI 算法、系统平台及硬件团队紧密协作,确保产品从核心概念验证到系统级规模化落地的完整闭环。
【团队介绍】 我们是菜鸟的创新团队,致力于打造公司级AI工作助手——“菜包”。“菜包”不仅仅是一个工具,更是定义“菜鸟人AI工作方式”的核心平台。它集成了文档创作、应用生成、数据分析等多种“AI实习生”(Agent)能力,旨在通过前沿的AI技术,革新内部工作流程,大幅提升组织效率与创造力。你将有机会参与定义下一代人机协同范式,设计一款真正能改变数万人工作方式的革命性产品。 【职位职责】 1. 负责“菜包AI”产品的全链路用户体验设计,涵盖Web端及其他潜在终端,确保产品整体的可用性、易用性与专业性。 2. 与产品经理、算法工程师、开发工程师等团队成员紧密协作,深入理解业务需求与技术实现,提供创新且可落地的设计方案,并高效推动其实现。 3. 构建和维护菜包AI的设计规范和组件库,保证产品体验的一致性和品牌形象的统一性。 4. 深度参与用户研究,通过用户访谈、数据分析等方法,洞察菜鸟员工在不同工作场景下的痛点和诉求,并以此驱动设计迭代,重点关注**工作效率提升、AI采纳度**等核心指标。 5. 探索和定义AI时代下全新的人机交互模式,尤其是在**智能体(Agent)交互、对话式界面(CUI)、AIGC内容生成与编排**等前沿领域,致力于提升AI产品的可信度、可控性与用户满意度。 6. 持续关注业界(特别是企业级AI应用、AIGC工具)的设计趋势和技术进展,并将其转化为对产品的设计优化建议和创新机会。
1. 深度研究全球智能终端软件生态发展趋势,分析用户需求、技术革新及竞争格局,输出行业研究报告与战略规划建议 2. 跟踪AI、IoT、OS等领域的前沿动态,识别业务机会与潜在风险,为产品路线图提供决策支持。 3. 以顶层设计的视野进行竞争对手软件策略研究和关键产品竞争力分析,为软件顶层业务架构创新提供意见 4. 搭建软件产品的商业分析框架体系,评估新业务场景的可行性和量化收益,并为产品迭代提供策略建议 5. 针对核心战略议题,独立完成专项研究并形成高层汇报材料,参与关键决策讨论
深入分析智能体技术趋势、市场格局、用户需求(开发者、企业客户、终端用户)及竞争动态; 制定并清晰传达智能体平台的长期愿景、产品路线图和阶段性目标; 识别关键平台能力(如:Agent SDK/API、编排引擎、工具市场、评估监控、部署管理、多Agent协作框架等)的优先级; 负责平台核心功能模块(如:Agent构建工作室、推理/执行引擎、工具集成平台、知识管理、监控分析、部署管道等)的需求定义、功能规格撰写和用户体验设计; 深刻理解技术细节,能够与工程师深入讨论架构方案、API设计、性能优化和可扩展性挑战等。
加入西门子智能基础设施集团智能建筑事业部,成为零碳先锋,共创明日世界! 西门子智能基础设施集团 (Siemens Smart Infrastructure, SI) 的业务涵盖能源系统、楼宇和工业,旨在通过集成软硬件、产品、系统和解决方案,改善人们的生活和工作方式,显著提高效率和可持续性。我们致力于打造更低碳、更智能、更灵活的基础设施,在楼宇科技、智慧园区、数据中心等领域,都有我们成功的项目案例。 我们期待应用开发工程师(全栈)人才加入我们,一同推动业务发展。 你将在这些领域发挥影响: • 负责公司工业用 AI 产品的全栈开发,涵盖前端页面设计与实现、后端业务逻辑开发及数据库架构设计,确保产品功能完整且满足工业场景需求。 • 深入理解产品需求(如楼宇设备 AI 监控、能耗智能分析、故障预警等),将需求转化为技术方案,独立完成前端交互逻辑、后端接口及数据库层的设计与编码。 • 前端方面:基于 UI/UX 设计稿开发响应式页面,实现设备状态实时展示、AI 分析结果可视化(图表、数据看板等)、用户操作交互等功能,保障在工业控制终端、PC 端等多设备的兼容性与流畅性。 • 后端方面:设计并开发高效、可靠的 API 接口,处理数据采集、AI 模型调用、业务规则计算等核心逻辑,确保与前端及硬件设备的数据交互稳定。 • 数据库方面:负责数据模型设计、表结构优化、查询性能调优,保障工业场景下海量设备数据(如传感器实时数据、历史运行记录)的存储、检索与安全性。 • 与 AI 算法团队、硬件研发团队、产品经理紧密协作,参与需求评审与技术方案讨论,解决跨团队协作中的技术衔接问题(如 AI 模型输出与业务系统集成、硬件数据协议适配)。 • 负责代码质量管控,编写技术文档(如接口文档、数据库设计文档),参与单元测试与系统测试,排查并修复线上问题,持续优化产品性能与稳定性。 • 跟踪工业软件、前端后端技术及数据库领域的发展趋势,将合适的技术与方法论引入项目,提升开发效率与产品竞争力。