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核心崗位職責
1. 場景需求分析
深度調研中小企業(yè)（法人/財務/采購）與三方機構（銀行/稅所），結合 LLM、RAG、多模態(tài)交互 技術趨勢，輸出 場景化需求報告+技術可行性方案（含Prompt應用邏輯、工具鏈對接規(guī)則），支撐產(chǎn)品差異化定位。
設計Prompt工程策略：針對“參謀管家”多輪交互（如融資指令拆解、風險問詢引導），優(yōu)化對話Prompt邏輯，提升 用戶意圖識別準確率（目標≥90%），主導Prompt調優(yōu)的AB測試與效果迭代。
2. 產(chǎn)品規(guī)劃、技術協(xié)同能力
制定Agent產(chǎn)品roadmap，主導 多模態(tài)交互（語音/漂浮氣泡）、Workflow（主動指令+被動預警）、工具集成（風險識別/資金匹配） 核心模塊設計，輸出 PRD、交互原型+技術協(xié)同方案（明確Prompt調用邏輯、模型訓練數(shù)據(jù)標準）。
協(xié)同算法模型訓練：
定義訓練數(shù)據(jù)標準（如企業(yè)稅務風險案例標注規(guī)則、融資場景對話樣本篩選邏輯）；
通過 Prompt調優(yōu)、數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)，推動 意圖識別、智能外呼 等模型迭代（目標：模型準確率提升15%+），保障算法能力與業(yè)務場景對齊。
3. 跨團隊溝通
協(xié)調研發(fā)、算法、生態(tài)團隊，保障功能按時上線（如融資補貼匹配系統(tǒng)、成本預警平臺）。
建立 “風險識別準確率、融資匹配成功率、Prompt交互滿意度” 三維評估體系，依托人機交互數(shù)據(jù)平臺，驅動 產(chǎn)品功能+算法模型+Prompt策略 同步迭代。
5. 領導交辦其他工作
任職要求
1. 經(jīng)驗與背景
3-5年產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗，聚焦 企業(yè)服務（財稅/金融/供應鏈）或AI Agent領域，需有 “從0到1產(chǎn)品落地+技術協(xié)同（Prompt/模型訓練）”經(jīng)驗；計算機科學、人工智能、企業(yè)管理等復合專業(yè) 本科及以上學歷。
2. 技術與能力
AI技術深度：熟悉 大語言模型（LLM）、Agent框架、RAG檢索增強、工具調用，掌握 Prompt優(yōu)化方法（多輪對話設計、指令工程），能獨立輸出Prompt調優(yōu)方案；
模型協(xié)同能力：具備 算法模型訓練協(xié)同經(jīng)驗（定義數(shù)據(jù)標準、推動反饋閉環(huán)），可主導意圖識別、智能外呼等模型的業(yè)務側需求對接；
項目把控力：能輸出 技術協(xié)同方案（Prompt邏輯、工具鏈規(guī)則），協(xié)調跨團隊解決 “技術能力-業(yè)務場景”適配難題（如復雜稅務場景的RAG檢索優(yōu)化）。
3. 思維與特質
數(shù)據(jù)驅動：從用戶行為（操作日志/語音指令）、模型訓練數(shù)據(jù)中挖掘需求，推動產(chǎn)品+算法雙迭代；
主人翁意識：對產(chǎn)品全生命周期負責，主動承接 領導交辦的戰(zhàn)略級任務（如行業(yè)標桿客戶定制化方案）。
4. 加分項
參與過 人機交互數(shù)據(jù)平臺搭建、算法模型訓練閉環(huán)項目（需描述具體角色與成果）；持有 Prompt工程、模型訓練相關認證（如OpenAI Prompt Engineering認證），或具備 CPA、金融風控知識；