贝壳

1、需求挖掘与可行性分析： - 协助分析业务场景，判断需求是否适合新技术解决（如RAG、Agent、大模型应用等），撰写产品需求文档（PRD），设计技术可行性方案； - 结合业务目标，评估新技术落地的成本、收益与风险，提出优化建议。 2、产品设计与原型开发： - 使用Axure、Figma、生成式AI工具（如Midjourney、Stable Diffusion）等设计高保真原型，优化交互流程与用户体验； - 设计Prompt策略，结合业务场景进行模型调用逻辑设计，提升AI输出准确性。 3、模型效果评测与迭代优化： - 搭建AI产品评测体系，定义量化指标（如准确率、召回率、用户采纳率），跟踪模型效果波动； - 分析评测数据，定位问题并提出调优方案（如Prompt优化、RAG策略调整、模型重训练建议）。 4、项目协作与跨部门推进： - 协同算法团队、研发团队推进项目落地，理解技术边界，平衡业务需求与技术可实现性； - 跟进项目进度，管理迭代计划，推动需求从方案设计到上线验证的全流程。 5、数据驱动与场景落地： - 分析用户行为数据与业务数据，挖掘可优化的痛点场景（如智能客服、推荐系统、内容生成等）； - 设计数据埋点方案，通过A/B测试验证功能效果，推动业务指标提升。

1、本科及以上学历，毕业时间：2027年9月-2028年8月，计算机、数据科学、人工智能、信息管理等相关专业优先；对产品经理岗位有强烈兴趣，可长期实习者优先； 2、核心技能： - AI技术认知：理解大模型原理（如GPT、LLM）、RAG流程、Prompt工程基础，熟悉Agent设计逻辑； - 工具能力：熟练使用原型工具（Axure/Figma）、数据分析工具（SQL/Python），了解AI开发平台（如LangChain）； - 产品思维：具备需求拆解、用户体验设计、项目协调能力，能独立完成端到端方案设计。 3. 软素质： - 学习力强，能快速掌握新工具与技术；逻辑清晰，善于跨团队沟通协作； - 数据敏感度高，能通过数据发现问题并提出解决方案；具备抗压能力与责任心。 加分项： - 有AI产品实习经验或独立实践项目（如设计过Chatbot、智能推荐系统）； - 掌握大模型微调、Prompt模板设计、多Agent任务编排经验； - 熟悉RAG流程（召回、切片、索引优化），或有实际落地案例。