蔚来智能化产品负责人——AI大模型
任职要求
学历及专业背景建议要求 1. 学历要求 • 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、产品管理或相关领域专业优先； • 硕士或MBA学历者优先，具备系统化的产品规划及技术转化能力。 2. 语言能力 • 熟练掌握中文及英文，能够与团队及国际技术团队高效沟通。 岗位技能要求 1. 行业场景理解能力 • 对行业核心业务场景有深入理解，能够挖掘智能化的实际需求； • 熟悉智能化应用在制造、供应链、运营等场景中的潜在价值。 2. 产品规划与架构设计能力 • 能够从大模型及数据驱动技术发展趋势出发，制定数智化平台的产品规划和服务架构； • 熟练使用产品设计和规划工具，具备清晰的产品功能定义能力。 3. 团队管理与协作能力 • 有管理跨职能团队的经验，能够指导团队完成复杂的产品设计与开发任务； • 具备优秀的沟通协调能力，能够高效组织资源推动团队目标达成。 4. 智能解决方案落地能力 • 具备设计并推动大模型及数据驱动技术在复杂业务…
工作职责
职位背景与发展潜力
NIO，作为全球领先的智能电动汽车品牌，以数据和智能化技术为核心，致力于通过数智化平台服务产品体系推动业务场景智能化转型。本岗位将聚焦于结合大语言模型（LLM）技术发展趋势和汽车行业的核心场景，规划、设计并落地符合企业战略需求的智能化解决方案。你将深度参与行业前沿技术的具体规划与设计，带领团队高效协作，确保产品设计、开发与实施的整体成功，推动数智化平台成为企业创新与效率提升的核心引擎。
岗位描述
1. 数智化平台产品规划与架构设计
• 结合大模型及数据驱动的智能应用发展方向，规划数智化平台服务产品体系的架构与功能；
• 确保产品规划契合企业战略目标，支持行业内跨场景的智能化需求。
2. 行业场景需求理解与解决方案落地
• 深度分析行业核心业务场景，挖掘智能化潜力，推动核心需求的产品化；
• 设计并落地基于大模型和数据驱动技术的智能化解决方案，为业务增长和运营效率提升提供支持。
3. 智能产品平台团队管理与协作
• 管理智能产品平台团队，明确团队职责，制定工作目标与发展计划；
• 提升团队协作效率，推动团队成员技能发展，确保高质量产品设计与交付；
• 协调技术、算法和业务团队，确保产品从规划到实施的无缝衔接。
4. 行业前沿技术探索与创新
• 持续关注大模型及数据驱动技术在行业中的创新应用，结合趋势探索新的技术方案；
• 将技术创新融入行业核心场景，保持数智化平台的行业领先地位。
国际站生意助手产品负责人 1. 负责下一代生意助手产品的设计与规划，通过AI Agent重后构商家跨境经营； 2. 负责商家策智能接待产品，打通商家私有知识库，建立具有市场领先的接待类产品。
需求分析与产品规划： 深入理解业务需求，分析智能投顾、智能保顾、健康管理服务等领域的AI产品需求，制定产品规划和 roadmap。 结合AI技术能力，设计智能化的产品功能，提升用户体验和业务价值。 技术方案设计与落地： 负责AI产品的技术方案设计，包括算法需求、数据需求、功能需求等，确保技术实现与业务需求的高效对接。 与算法团队紧密合作，推动AI技术在产品中的落地，确保最终交付结果符合预期。 跨团队协作与沟通： 作为研发侧的产品负责人，与业务产品团队、算法团队、研发团队保持高效沟通，确保需求和技术实现的无缝衔接。 协调资源，推动项目顺利落地，解决开发过程中遇到的技术和业务问题。 项目管理与交付： 负责AI产品的项目管理，制定开发计划，跟踪项目进度，确保按时交付高质量的产品。 对产品性能、用户体验、业务效果进行持续监控和优化，提升产品竞争力。 用户体验与业务价值优化： 关注用户反馈，分析用户行为数据，持续优化AI产品的功能和体验。 结合业务目标，设计智能化的解决方案，提升用户粘性和业务转化率。 技术预研与创新： 关注前沿AI技术（如大模型、强化学习、多模态交互等），探索其在智能服
需求分析与产品规划： 深入理解业务需求，分析智能投顾、智能保顾、健康管理服务等领域的AI产品需求，制定产品规划和 roadmap。 结合AI技术能力，设计智能化的产品功能，提升用户体验和业务价值。 技术方案设计与落地： 负责AI产品的技术方案设计，包括算法需求、数据需求、功能需求等，确保技术实现与业务需求的高效对接。 与算法团队紧密合作，推动AI技术在产品中的落地，确保最终交付结果符合预期。 跨团队协作与沟通： 作为研发侧的产品负责人，与业务产品团队、算法团队、研发团队保持高效沟通，确保需求和技术实现的无缝衔接。 协调资源，推动项目顺利落地，解决开发过程中遇到的技术和业务问题。 项目管理与交付： 负责AI产品的项目管理，制定开发计划，跟踪项目进度，确保按时交付高质量的产品。 对产品性能、用户体验、业务效果进行持续监控和优化，提升产品竞争力。 用户体验与业务价值优化： 关注用户反馈，分析用户行为数据，持续优化AI产品的功能和体验。 结合业务目标，设计智能化的解决方案，提升用户粘性和业务转化率。 技术预研与创新： 关注前沿AI技术（如大模型、强化学习、多模态交互等），探索其在智能服
1. 产品战略与规划： • 制定能源AI产品中长期发展战略，聚焦AI大模型、智能体、时序预测等前沿技术在能源行业的落地路径； • 主导能源AI时序大模型的产品架构设计，涵盖发电功率预测、负荷预测、电价预测、故障预警等核心场景； • 设计并推动“能源融运管退智能体”产品闭环，整合金融、运营、资产管理和退出策略，实现全生命周期智能决策支持； 2. 产品管理与落地： • 主导产品需求分析、功能定义、MVP设计及迭代优化，协调算法、工程、数据、业务团队高效推进项目交付； • 建立数据驱动的产品评估体系，量化AI模型在提升发电效率、降低运维成本、优化资产回报等方面的实际价值； • 深入理解风光储、电网、综合能源服务等业务场景，推动AI产品与客户业务系统的深度集成； 3. 跨职能协作与生态建设： • 与AI算法团队紧密合作，定义模型训练目标、评估指标与工程化接口标准； • 联动市场与销售团队，输出产品白皮书、解决方案案例，支撑重点客户POC与商业化落地； • 建立与能源集团、设计院、设备厂商、碳交易平台等生态伙伴的合作机制，拓展AI产品应用场景； 4. 团队建设与领导力： • 领导能源AI产品团队，培养团队在能源+AI交叉领域的专业能力，推动技术创新与产品突破。