钉钉钉钉-产品经理-标注平台
任职要求
任职要求：
1. AI 爱好者：对AI（尤其是大模型、数据标注领域）有浓厚兴趣，能够主动学习最新的行业知识。
2. 踏实认真：能够静下心来处理琐碎的进度跟进和文档工作，逻辑清晰，有强烈的责任心和执行力。
3. 沟通协同能力：具备良好的对内对外沟通协调能力，可以高效管理项目进度，有效实现跨团队沟通，推动问题解决。
4. 产品基本功扎实： 具备独立撰写逻…工作职责
主要负责研究对标行业领先标准，把业务需求转化为可落地的产品方案，并全程跟进研发进度，确保产品能力领先，并可支撑业务发展稳定上线。 岗位职责： 1. 行业洞察与趋势分析： 持续调研国内外头部AI标注平台及开源社区动态，洞察RLHF、多模态标注、自动标注等前沿技术对平台的需求变化，输出深度调研与产品演进规划。 2. 产品方案设计： 负责标注平台的核心功能设计，包括但不限于复杂标注工具、质检工作流配置、数据管理系统及运营管理后台。 3. 研发落地与迭代： 与研发、测试团队紧密配合，负责从需求评审到上线验收的全流程管理，确保产品版本按计划高质量交付。 4. 内外部协同： 深入内部业务团队收集数据需求，并与外部生态伙伴、供应商保持沟通，协调资源解决合作中的产品与技术配合问题。 5. 质量与效率优化： 通过产品手段不断降低标注门槛、提升人机协作效率，对标注产出的数据质量负责。
1、负责大模型项目的各类标注、评测、数据管理平台的规划和产品设计工作； 2、充分理解和挖掘业务应用场景、分析需求、梳理业务流程，协助产品侧落地产品方案； 3、协助推进需求、设计、开发、上线、反馈全流程，确保各环节如期推进； 4、跟踪平台功能的使用情况，持续优化平台，协助标注全流程提效。
产品经理 岗位职责 1. 负责数据与标注平台的产品规划、设计与迭代。结合传统标注、自动化能力和智能预标能力等，建设可扩展的AI标注平台 2. 深入理解大模型算法的数据依赖、评测流程和标注业务需求，协调多方团队，确保产品按时高质量交付。 3. 与算法、标注团队紧密沟通，收集并分析用户反馈，推动体验优化。 4. 进行行业及竞品调研，为平台发展提供建设性建议。
公司介绍： 文远知行（WeRide）成立于 2017 年，是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司，致力于“以无人驾驶改变人类出行”，已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营，累积自动驾驶里程超1600万公里，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫，形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵，提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略，文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首，已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系，包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等，不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师，也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中，你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起，互相激励、脑力碰撞，为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。对有抱负的工程师，还有什么比这更有意义的呢？我们虚位以待，真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们！ 更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide Data团队介绍： “数据团队可以说是自动驾驶系统的血液，给自动驾驶各个模块提供养分，同时将它们紧密结合在一起。” 数据组的是打通自动驾驶数据闭环链路，包括数据采集、数据上传、数据平台搭建、数据索引、数据标注、模型训练等多个方面，打造一个完整的闭环，加快自动驾驶算法的迭代速度。同时，数据组也开发了多个数据分析和处理的工具链，全方位打造企业级的大数据平台。 职位职责 1、结合标注数据平台业务需求，组建项目团队，制定项目进度计划及目标，负责项目全生命周期管理和进度管控等 2、与研发团队紧密合作，持续优化项目管理流程，提升组织工作效率 3、跨团队协调开发资源及优先级，并行推进并保证多个项目的按预期落地，推进产品研发和用户使用相关工作 4、对项目上线后的结果进行跟踪、收集、分析、优化，确保相关业务的持续完善 5、收集并梳理业务团队数据管理需求，与团队共同设计符合团队商业目标的解决方案，优化效率和降低成本
1.熟悉人工作业类平台的整体运作，能深入业务挖掘问题及痛点，配合人工运营团队完成系统平台上围绕工具能力、管理能力、数据流转能力等各模块功能的规划、落地，并能持续吸纳同类竞品的优势做法，推进所属模块的目标达成； 2.有一定的平台抽象能力，面对多业务团队、多运营需求时，能收敛并聚类，主动向中台沉淀，推进中台化的服务能力及产品能力建设； 3.对大模型能力有一定了解，有较好的学习能力，关注AI能力赋能产品平台的做法，推进系统的智能化升级，结合业务特性及模型能力推进平台功能及服务的整体升级； 4.有一定的AI策略能力，联动算法探索生成式大模型审核的新模式，并能前瞻性、先进性地洞察用户诉求，进而转化为产品方案。