AI技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理的核心職責(zé)是連接技術(shù)與業(yè)務(wù)，推動(dòng)AI產(chǎn)品從概念到落地的全生命周期管理，具體崗位職責(zé)如下：

核心職責(zé)

1.產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計(jì)：結(jié)合市場(chǎng)需求、技術(shù)可行性，制定AI產(chǎn)品的戰(zhàn)略規(guī)劃和路線圖，明確產(chǎn)品定位、核心功能（如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等模塊的應(yīng)用場(chǎng)景）及迭代方向。

2.需求挖掘與分析：深入調(diào)研用戶需求和行業(yè)痛點(diǎn)，將其轉(zhuǎn)化為具體的產(chǎn)品需求文檔（PRD），明確功能指標(biāo)、性能要求（如準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度）等。

3.跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作：

?與算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家協(xié)作，評(píng)估技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度，確定合理的技術(shù)方案。

?與研發(fā)、測(cè)試團(tuán)隊(duì)對(duì)接，推動(dòng)產(chǎn)品開發(fā)和測(cè)試，確保按計(jì)劃上線。

?與業(yè)務(wù)、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)溝通，收集反饋，優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)。

4.數(shù)據(jù)與效果追蹤：關(guān)注AI模型的效果數(shù)據(jù)（如準(zhǔn)確率、召回率），分析用戶行為數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代優(yōu)化，解決模型落地中的問題（如數(shù)據(jù)偏差、泛化能力不足）。

5.技術(shù)與業(yè)務(wù)平衡：在技術(shù)局限性與業(yè)務(wù)目標(biāo)間找到平衡點(diǎn)，既能充分發(fā)揮AI技術(shù)價(jià)值，又能滿足實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求（如降低成本、提升效率）。

其他重要工作

?跟蹤AI技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)（如大模型、多模態(tài)等），探索新技術(shù)在產(chǎn)品中的應(yīng)用可能性。

?制定產(chǎn)品上線后的推廣策略，配合運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行市場(chǎng)落地。

?參與產(chǎn)品商業(yè)化設(shè)計(jì)，明確盈利模式（如ToB的API服務(wù)、ToC的功能付費(fèi)等）。