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一、行業(yè)需求痛點適配說明（一）AI Agent 技術(shù)落地核心痛點
1. 幻覺累加與準(zhǔn)確性風(fēng)險：大模型 “幻覺” 問題在 Agent 鏈?zhǔn)秸{(diào)用中被放大，導(dǎo)致金融、醫(yī)療等精準(zhǔn)場景應(yīng)用受限。需帶領(lǐng)團(tuán)隊整合 RAG（檢索增強(qiáng)生成）機(jī)制、外部知識圖譜，建立 “事實校驗 - 錯誤攔截” 流程，通過分工協(xié)作（如算法對接、規(guī)則設(shè)計、測試驗證）落地解決方案。
2. 工具調(diào)用與環(huán)境適應(yīng)弱：Agent 在多工具組合調(diào)度、異?；謴?fù)、動態(tài)交互場景中穩(wěn)定性不足，且在多端用戶端適配時易出現(xiàn)功能適配偏差。需統(tǒng)籌團(tuán)隊設(shè)計 “工具能力矩陣”“異常處理預(yù)案”“執(zhí)行記憶” 模塊及多端工具調(diào)用適配規(guī)則，明確成員職責(zé)（如工具調(diào)研、規(guī)則編寫、多端適配開發(fā)），提升企業(yè)級應(yīng)用魯棒性。
3. 長期記憶與泛化能力缺失：依賴短時上下文窗口，長周期任務(wù)中易重復(fù)問詢、遺漏信息，跨場景遷移能力差，且多端用戶端數(shù)據(jù)同步不及時導(dǎo)致記憶斷層。需組織團(tuán)隊搭建 “用戶行為知識庫”“任務(wù)歷史追溯” 體系及多端數(shù)據(jù)實時同步機(jī)制，拆分?jǐn)?shù)據(jù)采集、存儲、同步等任務(wù)，優(yōu)化記憶迭代邏輯。
（二）軟硬件協(xié)同開發(fā)痛點
1. 開發(fā)節(jié)奏錯配：軟件敏捷迭代（含多端開發(fā)）與硬件周期長、變更難的特性沖突，導(dǎo)致需求落地滯后。需通過 “模塊化需求拆分”“硬件預(yù)留接口設(shè)計”“跨團(tuán)隊（含多端開發(fā)）排期同步機(jī)制” 實現(xiàn)協(xié)同，帶領(lǐng) 5-10 人團(tuán)隊平衡軟件快速迭代與硬件開發(fā)周期，避免進(jìn)度脫節(jié)。
2. 數(shù)據(jù)鏈路割裂：軟硬件數(shù)據(jù)、多端用戶端數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)，缺乏閉環(huán)數(shù)字化主線，影響迭代決策。需牽頭團(tuán)隊打通 PLM（產(chǎn)品生命周期管理）、ALM（軟件應(yīng)用全生命周期）與多端數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，分配數(shù)據(jù)對接、鏈路測試、可視化呈現(xiàn)等任務(wù)，構(gòu)建端到端追溯體系。
3. 體驗一致性不足：硬件外觀與軟件交互設(shè)計脫節(jié)，多端用戶端交互邏輯、視覺風(fēng)格差異過大，用戶操作邏輯斷裂。需組織團(tuán)隊建立 “軟硬件交互原型庫”“多端設(shè)計規(guī)范庫”，明確設(shè)計、開發(fā)、測試成員的協(xié)作節(jié)點，在需求階段同步校驗外觀適配性、多端交互流暢度與體驗一致性。
（三）跨團(tuán)隊協(xié)作與需求管理痛點
1. 需求邊界模糊：業(yè)務(wù)、軟件（多端開發(fā)）、硬件團(tuán)隊對需求理解存在偏差，尤其在多端場景定義上易出現(xiàn)分歧，導(dǎo)致開發(fā)方向錯位。需帶領(lǐng)團(tuán)隊通過 “PRD 分層拆解（含多端差異化需求）+ 流程圖可視化” 明確各方權(quán)責(zé)與交付標(biāo)準(zhǔn)，組織需求評審會統(tǒng)一認(rèn)知，減少協(xié)作摩擦。
2. 變更管理混亂：軟件快速迭代（含多端功能更新）引發(fā)頻繁需求變更，硬件適配成本高、響應(yīng)慢，多端開發(fā)同步調(diào)整難度大。需設(shè)計 “變更影響評估模型（含多端開發(fā)影響評估）”“優(yōu)先級排序機(jī)制”，組織團(tuán)隊評估變更成本與風(fēng)險，平衡迭代效率與質(zhì)量風(fēng)險，避免團(tuán)隊陷入無序開發(fā)。
二、任職要求
1. 學(xué)歷背景：本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、軟件工程、產(chǎn)品設(shè)計、工業(yè)設(shè)計、交互設(shè)計等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2. 工作經(jīng)驗：3 年以上 AI 產(chǎn)品設(shè)計 + 硬件交互 + 多端用戶端設(shè)計相關(guān)經(jīng)驗，具備完整的 AI Agent 產(chǎn)品從 0 到 1 設(shè)計與落地經(jīng)驗；擁有外觀硬件產(chǎn)品設(shè)計、交互流程搭建、PC 端 / 移動端 / 小程序等多端用戶端設(shè)計經(jīng)驗，且具備統(tǒng)籌 5-10 人以上跨職能研發(fā)團(tuán)隊（含軟件、硬件、設(shè)計）的組織管理經(jīng)驗，熟悉硬件與軟件（多端）的協(xié)同開發(fā)邏輯；曾主導(dǎo)解決過 “Agent 準(zhǔn)確性優(yōu)化”“軟硬件節(jié)奏協(xié)同”“多端體驗一致性提升”“團(tuán)隊研發(fā)效率提升” 等至少 1 類行業(yè)痛點者優(yōu)先。
3. 專業(yè)技能：
4. 熟練運用 Axure RP、Figma、Visio（或 Draw.io）等工具，能獨立完成高保真產(chǎn)品原型（覆蓋多端場景）、復(fù)雜業(yè)務(wù)流程圖 / 用戶流程圖（含多端交互邏輯） 、交互說明文檔及 PRD 文檔（明確多端差異化需求）編寫，文檔邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、細(xì)節(jié)完整；
5. 精通Element 等成熟 UI 組件套件，熟悉多端設(shè)計規(guī)范（iOS Human Interface Guidelines、Android Material Design 等），能基于套件與規(guī)范進(jìn)行界面標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計、組件復(fù)用及多端交互優(yōu)化，確保各端界面一致性與開發(fā)效率；
6. 具備扎實的產(chǎn)品設(shè)計方法論與團(tuán)隊組織能力，能合理拆解產(chǎn)品任務(wù)、分配團(tuán)隊角色，深入理解 AI Agent 核心能力（任務(wù)拆解、工具調(diào)用、記憶機(jī)制、多輪對話）的設(shè)計流程，掌握硬件外觀與軟件（多端）交互的協(xié)同設(shè)計方法，平衡硬件限制、多端技術(shù)差異與用戶體驗；
7. 掌握用戶測試組織方法與團(tuán)隊管理技巧，能針對多端用戶端特性設(shè)計專項測試場景，帶領(lǐng)團(tuán)隊完成測試方案制定、執(zhí)行及結(jié)果分析，有效解決 “Agent 幻覺”“交互斷層”“多端體驗不均衡” 等問題；
8. 了解 PLM/ALM 系統(tǒng)協(xié)同邏輯、多端數(shù)據(jù)同步技術(shù)（如 API 接口設(shè)計、云同步機(jī)制）及團(tuán)隊項目管理工具（如 Jira、飛書項目），能主導(dǎo)軟硬件數(shù)據(jù)鏈路、多端數(shù)據(jù)鏈路打通，同時通過工具賦能團(tuán)隊提升研發(fā)效率者加分。
9. 綜合能力：
10. 具備極強(qiáng)的跨部門溝通協(xié)調(diào)、資源整合與團(tuán)隊組織能力，能高效統(tǒng)籌 5-10 人以上研發(fā)團(tuán)隊，對接研發(fā)（軟件多端開發(fā)、硬件）、業(yè)務(wù)、設(shè)計等多團(tuán)隊，解決協(xié)作中的沖突與多端開發(fā)進(jìn)度同步問題，激發(fā)團(tuán)隊成員積極性；
11. 邏輯思維縝密，數(shù)據(jù)分析能力突出，能通過各端用戶反饋、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、測試結(jié)果迭代優(yōu)化產(chǎn)品方案，同時基于團(tuán)隊研發(fā)數(shù)據(jù)（如任務(wù)交付率、返工率）優(yōu)化管理流程，針對行業(yè)痛點輸出可量化的解決成果；
12. 具備優(yōu)秀的項目管理與風(fēng)險控制能力，能制定合理的團(tuán)隊研發(fā)計劃，識別項目風(fēng)險并提前應(yīng)對，確保產(chǎn)品按時高質(zhì)量落地；
13. 對 AI 技術(shù)趨勢（如 Multi-Agent 架構(gòu)、反思機(jī)制）、硬件交互創(chuàng)新、多端開發(fā)技術(shù)演進(jìn)（如跨平臺開發(fā)框架）、行業(yè)動態(tài)及用戶需求敏感，具備較強(qiáng)的創(chuàng)新意識與問題解決能力，能帶領(lǐng)團(tuán)隊探索行業(yè)前沿方案。