人工智能专家

工作内容市场洞察与需求定义深度调研垂直行业（如金融、医疗、零售等）的AI应用场景，分析竞品技术路径与商业化模式，输出《AI产品机会点评估报告。通过用户访谈、行为数据分析及KANO模型，拆解客户核心痛点，定义产品MVP（*小可行产品）功能边界与技术实现路径。技术方案设计与验证协同算法团队完成技术可行性评估，主导制定《AI模型性能指标（如准确率、召回率、F1值、推理时延等），平衡业务需求与算力成本。设计数据采集/标注方案，确保训练集覆盖长尾场景（如医疗影像的罕见病灶），规避模型偏见风险。产品全生命周期管理撰写PRD（产品需求文档），明确功能逻辑、数据接口规范及验收标准（如OCR产品需定义字符识别率99.5%，支持+语言变体）。跟进敏捷开发流程，主导需求评审、用例测试及A/B实验设计，确保版本迭代符合ROI预期。监控上线后核心指标（DAU/MAU、API调用量、错误码分布），通过热修复、模型重训实现产品持续优化。商业化与生态构建制定PricingStrategy（如按API调用次数计费、订阅制或效果分成），设计开发者生态激励计划（如GitHub代码贡献积分体系）。主导技术白皮书撰写、专利布局及行业峰会演讲，塑造产品技术领导力心智。合规与伦理治理确保产品符合数据隐私法规（GDPR、CCPA、中国《个人信息保护法），设计用户数据授权管理模块。建立AI伦理审查机制（如人脸识别产品的种族偏差检测、生成式AI的内容过滤规则）。任职要求1.硬性技能技术理解深度：精通机器学习算法原理（如CNN/RNN/Transformer、强化学习框架），能解读混淆矩阵、ROC曲线等模型评估结果。熟悉主流AI开发工具链（TensorFlow/PyTorch、MLflow、Kubeflow），了解边缘计算部署优化（模型量化、剪枝）。掌握至少一种编程语言（Python/R/SQL），能独立完成数据清洗与基础特征工程。产品方法论：拥有3年以上AI产品经验，主导过至少2个从0到1的AI产品上线（需提供案例简述）。熟练使用Axure/Figma设计高保真原型，掌握SQL/Tableau进行数据洞察，精通Jira/Confluence协作管理。2.行业知识垂直领域专业化能力（至少精通一个方向）：金融科技：熟悉信贷风控模型、智能投顾算法及反洗钱（AML）规则引擎设计。医疗AI：了解DICOM标准、疾病诊断编码（ICD10）及医疗器械*流程（如FDA0k）。智能硬件：掌握嵌入式AI开发约束（如功耗、内存优化），熟悉传感器数据融合策略。3.软性素质技术商业转化力：能将“准确率提升2%”转化为客户可感知的“减少0万/年人工核验成本”。复杂决策能力：在有限算力下，权衡模型复杂度与推理速度（如选择YOLOv5而非ResNet2）。跨域协作：能使用“技术方言”与算法团队对齐损失函数设计，用“商业语言”向高管汇报ROI。4.教育与*及以上，计算机科学、数据科学、电子工程等相关专业。加分项：Ka*le竞赛Top10%、AWS/AzureAI*、CSDA（数据科学家*）。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！