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信创产品经理(J13314)

20000-30000
北京-北京 | 3年以上经验 | 本科学历
2026-06-11 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 工作职责: 1、负责教育信创领域产品全生命周期管理,统筹教育信创、教育数智化解决方案的需求调研、产品规划、原型设计、文档编制、研发跟进及版本迭代全流程工作,保障产品落地与持续优化。 2、深度对接教育部相关司局、各级教育主管单位、院校及生态合作客户,梳理教育行业信创与数字化转型业务痛点,结合行业政策要求与客户实际需求,输出可落地、可复制的产品解决方案。 3、主导教育信创产品国产化适配全流程工作,统筹产品与国产CPU、国产操作系统及国产数据库的适配规划、测试验证与优化迭代,保障产品信创合规性与运行稳定性。 4、协同研发、测试、实施、销售、生态等内外部团队,推动产品研发落地、项目交付与市场推广,协调解决产品全流程推进中的各类问题,保障项目与产品版本按计划节点完成。 5、跟踪教育数字化、信创产业相关政策动态、行业发展趋势与竞品情况,结合业务发展目标,编制产品发展路线图,挖掘产品创新点,持续提升产品核心竞争力与市场适配性。 6、负责教育信创产品相关标准化文档编制,包括需求规格说明书、产品白皮书、操作手册、解决方案等体系化文档,配合完成产品知识产权申报、行业标准制定相关支撑工作。 7、配合销售团队完成客户需求对接、方案宣讲、招投标技术文件编制等相关工作,开展产品赋能培训,支撑市场拓展与标杆项目落地。 8、统筹教育信创产品生态合作相关工作,对接生态伙伴产品接入、联合方案共创相关需求,完善产品生态体系,助力 平台 生态 业务模式落地。 任职资格: 1、本科及以上学历,计算机科学与技术、软件工程、教育技术学、信息管理与信息系统等相关专业优先。 2、具备3年及以上政企信息化领域产品经理工作经验,有教育行业数字化、信创相关产品规划与落地经验者优先。 3、熟悉教育行业业务流程与政策规范,深度了解智慧校园、教育治理、教学科研信息化等教育场景核心需求,有省级及以上教育主管单位、高校信息化项目经验者优先。 4、熟悉信创产业生态与国产化技术体系,掌握主流国产CPU、操作系统、数据库、中间件的适配逻辑,有信创产品全生命周期管理、国产化适配项目实操经验。 5、具备扎实的产品专业能力,可独立完成需求调研、需求分析、原型设计、PRD文档编制等核心工作,熟练使用Axure、Visio、XMind等产品设计工具,具备清晰的产品思维与逻辑分析能力。 6、具备优秀的跨部门沟通协调、项目推进与问题解决能力,可高效对接内外部客户与团队,具备较强的责任心、抗压能力与自主学习能力,适配政企项目工作节奏。 7、了解大数据、人工智能等技术在教育领域的应用场景,有数据中台、AI赋能类产品规划经验者优先。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 互联网服务
  • 500万
工作职责: 1、负责核心AI算法的设计、开发与优化,包括但不限于自然语言处理、文本生成、语义理解等方向; 2、主导或参与 RAG(检索增强生成)知识库系统的架构设计与落地,包括文档解析、向量化存储、检索策略优化、大模型Prompt调优等; 3、构建高质量的知识库Pipeline,实现结构化非结构化数据的知识抽取、索引构建及知识更新机制; 4、结合业务场景(如智能客服、知识助手、企业内部搜索等)持续优化检索召回率与生成准确性,解决大模型幻觉、知识滞后等问题; 5、负责智能体(Agent)相关能力的设计与实现,包括任务规划(Planning)、工具调用(Tool Use)、记忆管理(Memory)、多智能体协作等; 6、跟进大模型前沿技术(如Agent、Graph RAG、Long Context、MoE等),探索并落地到实际产品中; 7、参与模型评估体系搭建,制定RAG及Agent评测指标(如任务完成率、工具调用准确率、端到端成功率等); 8、协同工程团队完成模型服务化部署与性能调优。 任职资格: 1、本科及以上学历,计算机、人工智能、数学、通信等相关专业,3年以上AI算法相关工作经验; 2、扎实的算法基础,熟练掌握NLP经典模型(BERT、GPT系列、T5等)及主流大模型(如Qwen、ChatGLM、LLaMA等)的原理与应用; 3、具备RAG相关实战经验,深入理解RAG各模块(embedding模型、向量数据库、检索重排、Prompt工程等); 4、具备智能体(Agent)开发经验,熟悉Agent核心架构(Planning、Memory、Tool Use),熟练使用LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI或类似框架中的至少一种; 5、熟练使用至少一种主流深度学习框架(PyTorch / TensorFlow),具备模型微调(LoRA、P-tuning等)经验; 6、熟悉向量数据库(如Milvus、Pinecone、Qdrant、Faiss等)及其性能调优; 7、熟悉常见NLP任务:文本嵌入、相似度计算、文档切分策略、检索评估等; 8、编程能力扎实,熟练使用Python,具备良好的工程代码习惯(Git、Docker、单元测试等) 9、了解大模型部署工具(vLLM、FastChat、LlamaIndex等)者优先; 10、有知识图谱 RAG 混合检索、多智能体协作、ReAct / CoT / ToT等推理范式经验者加分。
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