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机器学习平台交互设计(深圳)
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全链路交互设计落地
- 负责太极平台Web端交互设计,包含需求拆解、信息架构梳理、流程梳理、原型设计、交互规则定义、异常场景、等完整交互方案输出,支撑核心业务迭代;
体验优化与可用性提升
- 针对平台复杂操作流程、高频场景等痛点,持续优化交互体验,用数据分析用户路径、降低用户操作成本,提升平台易用性。并搭建建迭代平台交互规范、推动规范落地复用;
需求研判与方案输出
- 深度参与产品需求评审、方案讨论,从交互视角评估需求合理性、流程可行性、提供专业优化建议;
跨团队协同落地
- 对接产品、前端、后端、测试、算法团队,跟进设计还原、开发落地、测试验收,解决落地过程中的交互适配、兼容、逻辑问题,保障设计1:1高质量落地;
用户研究与体验复盘
- 参与用户调研、可用性测试、线上体验问题复盘,,驱动产品持续迭代优化。跟进B端AI中台交互设计趋势,结合业务特性创新交互模式,沉淀行业可复用的复杂系统交互设计方法论。 Requirements
经验背景
- 3年及以上B端产品交互设计经验,有AI平台、模型精调平台、机器学习平台、算力调度、云平台、大数据设计经验者优先,熟悉B端产品设计逻辑;
专业能力
- 扎实的交互设计理论基础,精通信息架构、用户流程、交互逻辑、可用性设计,擅长复杂系统、长流程、高权限、多状态、批量操作场景的交互设计;
业务理解
- 了解大模型、机器学习、算力调度、模型训练、任务推理、资源配额等基础概念,能够快速理解To B用户诉求;
综合素养
- 逻辑清晰、责任心强,具备优秀的跨部门沟通、需求拆解、问题复盘能力,抗压性强,能快速适配快速迭代的中台产品节奏。
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