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崗位職責： 1、場景設計與需求分析：調研行業痛點，設計大模型在具體場景中的應用架構（如企業知識庫問答、數據抓取分析輸出）；輸出需求文檔（PRD），定義輸入/輸出格式、性能指標（響應延遲、準確性）。 2、產品全周期管理：參與技術選型（閉源API vs 開源模型微調），制定落地路徑；協調算法、工程團隊優化模型效果和推理效率，推動功能上線。 3、用戶體驗優化：設計用戶反饋閉環機制（如結果打分、重新生成），持續提升生成內容的質量和可靠性；搭建效果監控體系（如異常檢測、Bad Case分析）。 4、生態與擴展：探索插件化擴展能力（如聯網搜索、多模態輸入），構建AI生態集成方案；研究RAG（檢索增強生成）、Agent框架等前沿技術在產品中的應用。 5、市場與運營支持：制定產品推廣策略，提供技術白皮書、API文檔等支持材料；分析競品動態（如GPTs、Claude Projects），提煉差異化優勢。 任職資格： 1、教育背景：計算機科學、人工智能、數據科學等相關專業本科及以上學歷。 2、經驗要求：2年以上AI產品經驗，主導過AI應用產品相關項目，如對話系統、知識庫問答、生成工具。 3、技術理解力： （1）AI大模型基礎知識：熟悉Transformer、Prompt Engineering、RLHF（人類反饋強化學習）等技術原理和應用場景。 （2）主流框架與工具：了解Hugging Face、LangChain、LlamaIndex等框架，熟悉OpenAI、Claude、文心一言等平臺特性。 （3）算力與成本意識：理解大模型推理成本（如Token計費、GPU資源分配）及優化方向。 4、產品設計與場景挖掘能力： （1）用戶場景分析：能精準拆解行業痛點（如客服、教育、醫療、營銷），設計基于大模型的解決方案。 （2）交互設計創新：設計針對生成式AI特點的交互邏輯，如多輪對話、結果修正、內容審核策略。 （3）效果評估：掌握大模型效果評測指標（如BLEU、ROUGE、人工評估），優化用戶側感知質量。 5、商業化與行業洞察： （1）行業賽道理解：聚焦垂直領域的AI應用潛力，挖掘高價值場景。 （2）商業模式設計：設計盈利模式，平衡用戶體驗與商業化目標。 6、工程化落地能力： （1）協作能力：與算法團隊共同定義模型優化需求（如上下文長度、響應速度、垂類適配）。 （2）風險管理：解決AI倫理問題（偏見、幻覺、數據隱私），確保合規性（如AIGC內容標識）。