深度求索AI 产品运营（体验与服务方向）

1、能够根据业务场景进行智能服务流程的设计和持续优化 2、编排客服AI workflow，实现从客户咨询到问题解决的全流程自动化处理 3、能够搭建各类agent，如客服质检agent，自动评估服务质量和客户满意度 4、持续监控和优化客服agent性能

1、客户问题识别：场景知识体系和FAQ完善，模型意图识别能力提升；考核指标：意图识别准确率、澄清&未知问题占比等。 2、场景方案设计和Agent能力建设：By用户场景智能方案的设计、Agent建设及模型体验调优，体验洼地下钻及对应方案设计落地推动；考核指标：场景处理能力（拦截率/智能服务占比）、体验效果（抽样解决率、满意度）、模型自身指标（方案召回率、指令遵循率、风险红线等）。 3、知识库RAG能力搭建：咨询类问题知识库rag能力搭建；考核指标：模型处理能力（拦截率/智能服务占比）、体验效果（抽样解决率、调满意度）、模型自身指标（知识准确率、知识召回率）。 4、通用策略建设：智能分流策略、转人工策略、异常爆量策略等策略迭代优化 5、消费者/商家/广告主/买手&博主会有各自业务域下不同的场景，核心职责一致： 1）消费者：涵盖消费者在小红书平台的售前营销、优惠券体系、售中消费问题咨询、售后赔付等全链路场景； 2）商家：涵盖商家在小红书平台的开店入驻、店铺经营、售后履约、产品咨询等全链路场景； 3）广告主：涵盖广告主在小红书平台的广告入驻、广告投放经营、投中投后问题咨询、聚光/薯条产品咨询等全链路场景； 4）买手/博主：涵盖买手/博主在小红书平台的合作笔记邀约、买手带货等全链路场景。

我们正在打造面向下一代开发者与知识工作者的 AI 原生产品，覆盖 Vibe Coding（AI 驱动的自然语言编程）与 AI 协同办公两大场景。用户体验运营岗位协同产品、研发等，对各渠道用户问题解决率、用户满意度负责。通过收集、沉淀、反馈用户声音，反哺产品优化与增长；并可通过用户社区运营，助推产品口碑与自增长。 1、构建用户体验支持体系：站内 IM、工单系统、邮件、社群、社媒私信等全触点； 2、制定用户问题分级、SLA、响应话术、常见问题知识库，管理响应速率与解决率； 3、建立用户声音（VoC）循环机制：收集 → 分类 → 提炼 → 反馈到产品/增长/研发；跟踪问题闭环； 4、主导用户满意度调研（CSAT / NPS / CES），产出季度 Voice Report； 5、用户社区运营：核心用户圈层、案例征集、UGC 激励； 6、与 CSM / 增长 / 内容团队协同，把满意用户转化为口碑资产（评价、Testimonial、案例）。

1. AI 模型：负责模型上线后的监控、指标跟踪、灰度发布与回滚策略，保障在线服务的稳定性与可用性。 2. 数据与特征管理：与数据工程师协作，维护特征仓库、特征质量检测与线上特征一致性。 3. 业务化落地：能产出基于AI的运营工具和需求与产品/运营团队合作，将模型能力（推荐、留存预测、投放优化、客服等）转化为具体运营策略并推动实施。 4. 跨部门沟通：作为技术与业务间的桥梁，清晰传达模型假设、限制与预期效果，协同落实落地计划。