【2027校招】AI产品经理

Job description

Responsibilities

• 负责AI产品（大模型服务/MAAS平台/智能体/语音助手/AI通话等）的功能设计与需求文档撰写，协助产品Owner完成PRD、交互原型及验收标准
• 跟踪产品数据指标（NPS/留存/活跃/Token消耗等），定期输出数据分析报告，识别体验问题并提出优化建议
• 收集与整理用户反馈，协助建立用户心声闭环机制，按严重程度分级跟进问题处理与验证
• 参与AI能力评测与竞品分析，包括大模型效果对比、语音识别准确率测试、生成内容质量评估等，输出评测报告
• 协调研发、算法、设计、运营等团队推进需求落地，跟盯迭代进度，参与测试验收与灰度发布
• 支持产品运营工作，包括使用场景梳理、培训材料编写、标杆案例提炼及推广支撑

关注行业动态与前沿技术趋势，为产品方向判断提供输入 Requirements

• 大模型认知——理解LLM基本原理（预训练/SFT/RLHF/Agent架构），能判断生成式任务的能力边界与常见缺陷（幻觉/上下文遗忘/指令遵循偏差）
• 多模态理解——熟悉语音（ASR/TTS/声纹）、图像（OCR/目标检测）、视频理解等模态的技术链路
• 数据闭环思维——理解"数据→模型→体验→数据"飞轮，能从用户反馈中提取badcase反哺模型迭代
• Prompt与 Agent设计——掌握提示词工程方法论，能理解RAG/Function Calling/Workflow等Agent范式
• 算法-产品翻译力——能将算法指标（WER/BLEU/困惑度）翻译为用户可感知的体验术语（"听懂率""答得准""回得快"），反向也能将体验诉求转化为算法可优化的技术目标
• Token经营意识——理解Token消耗与模型效果/成本的三角关系
• 技术理解力——不需要写代码，但能听懂大模型/ASR/NLU的基本逻辑，知道能力边界在哪、什么能做什么做不了；跨团队推动力——能协调算法、研发、设计、运营等多方把事情推落地，遇阻不甩手
• 自驱与抗压——主动深入一线发现问题，不等指令驱动；产品迭代节奏快，能扛住压力持续输出；学习敏锐度——AI技术日新月异，能快速吸收新能力并判断对产品的价值，不被旧经验束缚