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钉钉钉钉-智能人事AI产品-杭州

社招全职3年以上产品类-用户型地点:杭州状态:招聘

任职要求


核心能力:
● 有AI的热情
● 业务深度:
    ● 5年以上人力资源或SaaS产品经验,熟悉HR核心流程(招聘、绩效、学习、组织发展)。
    ● 有AI产品从0到1的完整落地案例(如智能招聘系统、员工体验平台)。
● 技术敏锐度:
    ● 理解AI技术原理(如NLP推荐系统、预测建模),能与科学家团队高效沟通需求与限制。
    ● 有AI产品技术选型经验(如选择Transformer模型 vs 传统机器学习模型)。
● 产品设计能力:
    ● 精通用户需求挖掘(用户访谈、行为分析)、产品原型设计(Figma/UXPressia)、敏捷开发流程。
    ● 能平衡技术可行性、商业价值与用户体验(如在资源有限下优先实现核心功能)。
● 战略思维:
    ● 具备全局视野,能基于行业趋势(如AI Age…
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工作职责


● AI产品战略规划
    ● 主导AI在人力资源全生命周期(招聘、绩效、学习、员工体验、组织文化)的产品战略设计,制定技术路线图与落地计划。
    ● 识别HR场景中的AI创新机会(如生成式AI面试模拟、员工行为预测模型),推动从0到1的突破性产品开发。
● AI技术整合与产品化
    ● 深度协同技术团队、数据工程师团队,将NLP、计算机视觉、推荐系统等技术转化为可商用的HR产品(如智能简历解析引擎、个性化学习路径推荐系统)。
    ● 设计AI产品的用户体验流程,确保技术能力与业务需求的无缝衔接
● 跨部门协作与资源整合
    ● 牵头与HR业务团队、技术团队、市场团队的协作,推动AI产品从原型验证到规模化落地
    ● 管理跨职能团队(技术、设计、运营),协调资源并驱动关键里程碑达成
● 数据驱动决策与优化
    ● 建立产品数据指标体系(如用户留存率、招聘效率提升率),通过A/B测试和用户反馈持续迭代产品。
    ● 设计AI产品的伦理框架,确保合规性与用户信任。
● 行业影响力与生态建设
    ● 参与行业峰会、学术会议,输出AI+HR产品方法论(如《AI驱动的人才管理范式》白皮书)。
    ● 探索AI产品与外部生态的整合(如与LinkedIn、Coursera等平台的数据互通),构建开放生态。
● 深度用户共创,能够与客户一起陪客户成长,一起共创;
包括英文材料
SaaS+
NLP+
推荐系统+
Transformer+
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相关职位

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社招3年以上技术类-开发

1.负责钉钉智能人事业务相关系统的后端研发与架构设计,打造稳定、高效、智能的人事服务平台; 2.深度参与人事领域AI能力的业务落地,包括但不限于人事、考勤、招聘、薪酬等核心模块; 3.主导并持续优化系统架构,提升系统的性能、稳定性与可扩展性; 4.跟进大模型等AI新技术在实际业务场景中的探索与应用,协同前端、算法、产品等团队,推动智能化人事系统持续演进。

更新于 2025-12-11杭州
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实习淘天集团2026

1、用户需求洞察 设计科学的需求洞察路径,深度调研企业员工日常工作场景,挖掘效率瓶颈与体验优化点,转化为可落地的AI产品功能。 2、产品设计与规划 负责企业级AI效率产品的全生命周期管理,围绕员工生产力提升及工作体验优化,设计AI产品核心能力(如智能助手、自动化流程、知识管理、数据分析等)。 3. 产品实施落地 联动技术、算法、设计团队,推动AI产品功能落地,确保最终实施与产品目标对齐。 4. 数据驱动优化 建立产品效果评估体系,持续优化AI产品能力。关注AI伦理与数据安全,设计合规机制保障企业信息隐私。 5. 行业前瞻性调研 跟踪AI领域技术突破,探索其在企业效率场景的创新应用。

更新于 2025-05-07杭州
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社招3年以上技术类-前端

1. 负责钉钉核心基础业务的前端架构设计及开发工作 2. 参与构建钉钉前端基础能力,包括但不限于研发体系、工程工具、低代码平台、用户体验管理、营销互动体系、基础组件等,持续提升研发效率和产品质量 3. 参与解决前端技术难题,通过数据驱动分析,不断优化前端技术和产品设计,在架构、性能和用户交互等方面提升钉钉的用户体验 4. 参与前端新技术和新趋势的探索与研究

更新于 2026-01-04杭州
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社招3年以上产品类-用户型

你将深入企业服务核心场景,主导基于大模型的下一代智能客服产品的定义与落地。你的工作将利用LLM、Agent等前沿技术重构传统客服体系,打造懂业务、有温度、能解决复杂问题的AI服务专家。 1. 产品规划与定义: 负责AI客服体系(包括智能问答、坐席辅助、智能工单等多模块)的产品架构设计。结合LLM技术特性,定义产品路线图,重塑人机协作的服务流程。 2. 核心能力建设: 基于多模态、多轮对话、意图识别等技术,深入打磨知识构建、问答准确率及复杂任务执行能力,确保AI在垂直业务场景下的回复质量与可靠性。 3. 场景落地与解决方案: 深入洞察B端客户在售前咨询、售后服务、内部IT/HR支持等场景的痛点,将AI能力转化为可标准化的解决方案,推动产品在行业侧的规模化应用。 4. 数据驱动迭代: 建立完整的AI服务数据分析体系,通过Badcase分析、A/B测试及用户反馈,持续优化模型效果与交互体验。 5. 前沿探索与竞对分析: 持续跟踪国内外AI客服及大模型应用动态,分析竞品优劣势,探索Agent在服务领域的创新应用(如自动任务执行、情绪安抚),保持产品的行业领先性。

更新于 2026-01-19杭州