通义AI创新事业部-AIGC产品经理 / 高级产品专家（多模态方向）-未来生活实验室
任职要求
1. 经验背景:3 年以上互联网或 AI 产品经验，具备多模态 AIGC 产品的完整落地经历；有视频生成、多模态模型平台、模型工具链或底层模型相关经验者优先。
2. 技术理解能力:对多模态 AI 技术具备较强理解力，能够与算法围绕模型生成效果、推理成本、数据质量、能力边界等问题进行深入且专业的讨论。
3. 前瞻性与行业判断:对多模态…工作职责
1. 多模态产品规划与落地：负责多模态 AIGC 产品的整体规划、产品架构与能力设计，主导从 0→1 或 1→N 的产品建设与迭代，推动多模态生成技术在真实业务场景中的规模化落地。 2. 技术能力与业务场景融合：深入理解多模态大模型的能力边界与演进方向，持续挖掘高价值应用场景，将前沿算法能力转化为具备用户价值与商业价值的产品能力。 3. 跨团队协同与项目推动：作为算法、工程与业务团队之间的核心协同角色，承担“技术翻译”与“方向推动”职责。深度参与模型效果评估、能力定义与迭代策略制定，推动项目高效完成从需求、验证到上线的完整闭环。 4. 行业洞察与战略判断：持续关注全球多模态 AIGC 领域的技术趋势、产品创新与行业变化，对未来 1-2 年的技术演进与产业机会具备独立判断能力，为产品方向与战略决策提供前瞻性输入。 岗位方向 ● 视频生成模型与产品 HappyHorse ● 世界模型与交互式产品 HappyOyster ● 其他创新探索产品......
• 负责AIGC应用Web 前端开发工作，从需求评审、原型评估到前端实现和上线的完整闭环。 • 与产品经理、设计师紧密合作，理解业务目标和交互方案，保障 AI 交互场景有流畅、直观的用户体验。 • 关注前端与 AI 相关的新技术、新体验形式，探索并实现前沿的AI技术，将其与产品结合，创造富有价值的产品 • 应用系统性能调优，优化产品体验，稳定性能力建设，构建鲁棒的AI应用 • 参与前端自动化测试、E2E 测试和可观测性建设，提升整体稳定性。
加入同花顺证券AI创新事业部，你将参与打造下一代智能证券服务产品。通过AI技术重构投资体验，设计多模态交互的产品，赋能券商数字化升级。在这里，你将从0到1参与AI产品的全生命周期，与顶尖算法工程师、金融专家并肩作战，共同推动证券行业的智能化变革。 岗位职责 1.用户与市场洞察 深度调研C端投资者的需求痛点，分析投资行为数据，定位AI产品创新机会； 面向B端券商机构开展需求调研，设计数字化解决方案，推动券商服务智能化升级； 2.AI产品规划与设计 设计证券场景下的多模态交互产品； 主导AI功能落地，包括券商智能业务办理、券商业务中台等核心模块； 3.跨团队协同与赋能 联动算法团队制定模型优化目标，推动AI能力在证券场景的精准应用； 协同开发团队完成产品敏捷迭代，确保技术方案与用户体验的双重闭环； 4.行业解决方案构建 提炼券商数字化需求，输出标准化AI赋能方案（如智能投顾中台、自动化运营工具）； 跟踪金融科技前沿趋势，探索AIGC、大模型在证券服务的创新应用场景。
我们正在打造一款最懂电商的AI Agent智能应用，致力于通过大模型技术高效端到端解决电商商家问题（自动化竞品追踪、营销素材生成、运营数据分析等）。在这里，你将参与定义“什么是好的电商AI”，通过严谨的评测体系，让Agent从“能对话”进化为“能分析、能生成、能服务”。 ● 产品战略与规划：负责电商AI Agent产品的整体战略规划与路径图（Roadmap）设计。基于市场洞察、用户研究和商业目标，独立定义产品核心价值与迭代方向。 ● 产品方案设计：主导核心应用场景（营销内容生成、运营数据洞察等）的产品方案设计，撰写高质量的产品需求文档（PRD），协同设计和研发团队，确保产品方案兼具用户价值、商业可行性与技术前瞻性。 ● 模型能力与效果Owner：构建以业务效果为导向的模型及产品评测体系，定义关键评价指标（Metrics）。深度参与模型技术选型（如RAG、Fine-tuning、Agentic框架设计），持续跟进线上效果，驱动模型迭代与算法优化，为最终的业务结果负责。 ● 数据驱动与商业闭环：建立产品数据监控和分析体系，通过数据洞察用户行为和业务瓶颈。探索并实践产品的商业化路径，推动产品功能与业务增长目标的深度绑定，形成商业闭环。 ● 前沿探索与创新孵化：深度洞察行业及AIGC技术前沿动态（如Agent、多模态能力），探索大模型在电商全链路的创新应用机会，负责新场景、新模式的概念验证（POC）与孵化，为产品构建长期竞争壁垒。
1、定义智能投放内核： 负责托管类广告投放产品设计，构建包括自动化出价、智能预算分配、全站流量调控在内的策略体系，实现“极简投放，极致效果”。 2、数据与策略驱动： 深度拆解投放全链路，运用数据挖掘发现增长机会点，协同算法团队优化流量匹配、点击率及转化率模型，持续提升广告消耗与ROI。 3、AI 创新实践： 探索大模型（LLM）与生成式AI（AIGC）在商业化场景的落地，推动AI自动生成创意、AI数据助手、智能洞察等前沿产品的原型设计与规模化应用。 4、全链路协同治理： 联动技术、算法、运营及采购团队，确保产品策略从需求定义到上线反馈的闭环，对最终的广告roi和消耗负责。