岗位职责： 1. 负责 TCL 企业级 AI 产品（智能体平台、AI 助手、知识问答、流程自动化等）从 0 到 1 的产品规划与定义，覆盖财务、供应链、营销服、研发等业务场景； 2. 深入业务场景，将业务问题转化为 AI 产品方案，撰写 AI 产品 Spec—— 包括智能体行为定义、工具调用逻辑、模型能力需求、训练 / 评测数据要求、异常处理机制和效果验收标准； 3. 与算法、AI 应用开发团队协作，定义技术方案选型（规则 / 小模型 / 大模型 / RAG / 微调），评估可行性和成本，推动 AI 能力从原型到生产环境落地； 4. 建立 AI 产品效果评估体系：设计评测数据集、制定准确率 / 召回率 / 自动化率等核心指标、建立 Bad Case 归因和数据飞轮闭环，持续迭代模型效果； 5. 设计人机协同模式：明确 AI 自主决策边界、人工审核节点和兜底策略，在效率提升与风险控制之间取得平衡； 6. 管理 AI 产品成本：关注 Token 消耗、推理延迟和算力成本，在效果、速度、成本之间做产品取舍； 7. 跟踪 AI 技术演进和行业竞品动态，输出产品洞察，规划产品路线图； 8. 与数字化产品经理协作，明确 AI 能力边界和接口定义，共同完成 AI 产品的业务落地。 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息管理等相关专业优先； 2. 理解 AI 技术体系：了解大模型基本原理（Transformer/Token/ 上下文窗口 / 幻觉）、RAG、Agent、Function Calling、微调等核心概念，能判断不同技术方案的适用场景和成本差异； 3. 具备产品基本功：能独立完成需求分析、流程设计、PRD 撰写，有完整产品项目或实习经验； 4. 具备 AI 产品思维：理解 AI 产品与传统软件的差异 —— 概率性输出、数据飞轮迭代、人机协同设计、效果可量化，能设计 AI 原生的交互模式和业务流程； 5. 逻辑清晰，数据敏感，能建立可量化的产品评估指标体系，具备较强的风险意识； 6. 有 AI 产品 / 大模型应用相关项目或实习经验者优先；有 RAG/Agent 系统搭建经验、Prompt 工程实践或 AI 竞赛获奖经历者优先。