理想汽车AI产品研究-理想同学
任职要求
1. 2025届本科及以上学历,头脑开放,乐于创新,对大模型/AGI有热情,关注大模型技术发展趋势。 2. 深入理解产品经理的工作方法,对行业洞察及用户体验敏感,对新能力新产品具有强烈的好奇心。 3.…
工作职责
1. 你会参与探索大模型时代创新产品形态和功能设计,聚焦软硬件结合的智能终端,研究"AI+硬件+服务"融合方案。 2. 你需要能够敏锐洞察市场趋势、大模型技术演进和用户场景需求,对AI能力和硬件形态有基础了解,对语音和视觉交互体验敏感。 3. 你需要与设计团队、工程与算法团队紧密合作,将产品构想实际落地到产品开发中,确保产品设计符合技术可行性,并保证交付质量。
日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:Flow是字节跳动旗下AI创新业务团队,专注研究新技术赛道相关领域技术和产品,目前已在国内和海外分别上线【豆包】和【Cici】等产品。当下的AI革命正席卷全球,同时给互联网行业带来了巨大变革和机遇。我们相信工具可以改变人类过往生活、工作的方式,也在积极探索应用层的创新,有多个AI相关创新产品在孵化中,团队氛围好,发展空间大,快来加入我们!让我们一起探索前沿的技术理念!为全球用户创造更大价值! 1、参与AI产品的策略设计,包括但不限于任务流、数据理想态、用户行为路径等关键节点的抽象与构建; 2、与产品、算法团队协作,推动从数据定义到模型效果评估的闭环执行(包括但不限于提示词/Prompt编写、数据标注策略、模型效果评估等); 3、深入垂直场景进行用户调研、内容洞察,协助定义“AI落地场景”的边界与表达形式。
ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:AI数据与安全团队为Seed基座模型及AI原生应用提供跨模态数据服务,覆盖数据生产全流程,包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建,不断提升数据质量,支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成,并通过与Seed研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作,从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据,解决AI前沿突破过程中的复杂数据问题,推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者,也是模型和AI产品的一手用户。 1、深入理解AI大模型视频通话场景,负责多模态对话、联网、Function Call等方向的数据采集、标注、质检与策略运营工作; 2、与产品研发团队紧密配合,快速沉淀多模态大模型数据理想态和标准,积极为模型后训提供数据策略和建议; 3、针对模型突出问题进行专项攻坚,通过设计PE策略、Workflow工作流等,探索更高效的数据生产方式。
我们正在寻找一位充满激情与远见的模型产品经理,你将成为我们探索通用人工智能(AGI)前沿的先驱。你不仅仅是一名产品经理,更是未来科技的塑造者、顶尖算法与真实世界应用之间的关键桥梁。在这里,你将与世界一流的研究团队并肩作战,将最前沿的AI技术转化为驱动未来的革命性产品。 你将在这里创造价值: 前沿技术的领航者: 你将深入参与研究院核心算法的演进,追踪并预见下一代AI模型的颠覆性潜力。你不再是技术的旁观者,而是技术发展的核心参与者和方向定义者。 从0到1的价值探索: 你将把抽象的“技术亮点”转化为激动人心的“产品构想”和“商业应用”。你将主导原型构建和验证,亲手将前沿模型的能力塑造为可感知的用户价值。 技术与产品的“双语者”: 你将作为算法科学家与业务团队之间的核心“翻译官”和“粘合剂”,打破沟通壁壁垒,确保前沿研究能够精准赋能于多样化的业务场景。 能力蓝图的绘制者: 你将定义和规划基础模型的能力边界与演进路线图(Roadmap),并构建科学的评测体系,确保我们的模型在行业中保持领先地位。
ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:字节跳动内部创新业务团队,专注研究新技术赛道相关领域产品,落地AI智能化创新。 1、从用户视角定义产品体验,并细化到对模型效果的理想态定义和评测标准制定; 2、负责构建大模型在真实应用场景下的效果评估体系,产出稳定可信的评测结论;能够从用户反馈、模型行为观察、研究侧目标中提炼评估方向,并提出可落地的模型能力提升与应用体验优化策略,推动模型和产品迭代; 3、与研发、数据科学、用户研究等团队紧密协作,基于线上观测、实验结果和用户访谈,识别模型缺陷与改进机会,并给出可执行的优化方向与评估策略; 4、负责推动跨团队协作闭环,统筹评估目标、资源优先级与落地节奏,确保关键模型行为、风险点、用户体验问题能够被快速验证、追踪与优化; 5、持续跟进业界评测研究与方法论,结合真实业务场景迭代方案,探索更反映真实用户体验和价值的评测方法。