AI/大模型产品负责人

一、知识结构
1.技术理解力
1）掌握大模型核心技术原理（如Transformer架构、微调方法、多模态对齐机制等）
2）了解主流大模型体系（LLaMA、GPT、文心一言等）及其开源生态布局
3）具备基本算法素养，能够解读模型性能评估指标

2.行业洞察力
1）深入理解特定行业应用场景（如金融、法律、政务、医疗等领域的大模型落地实践）
2）熟悉数据要素市场化相关政策（如数据资产入表、公共数据开放运营等方向）
3）把握行业核心难题（如政务系统中数据孤岛现象）

二、核心能力
1.产品规划能力
1）需求挖掘：从客户模糊诉求中提炼可标准化的产品路径
2）场景闭环构建：设计“数据标注-模型训练-效果验证”全流程解决方案（如医疗大模型的清洗+精调+私有化部署一体化实施）
3）版本迭代管理：制定契合大模型发展节奏的产品演进规划（如结合Agent技术趋势预判2025年工具链升级方向）

2.商业化落地能力
1）价值转化：将技术能力转化为客户可量化的投入产出比
2）收费模式设计：构建分层服务体系（基础数据支持+增值算法模块+持续训练收益分成）
3）生态协同建设：建立供应商分级合作机制（头部伙伴战略合作+区域中小型服务商补充交付能力）

3.技术产品化能力
1）工具开发背景：主导过人工智能类工具的实际研发项目
2）算法联动经验：推动算法团队实现技术向产品功能的转化
3）工程落地思维：兼顾方案先进性与实施成本控制

三、关键软实力
1.跨团队协作
1）高效协调算法、标注、交付等多方团队
2）建立技术与业务之间的协同运作机制

2.风险识别与应对
1）提前识别项目执行中的潜在风险点
2）制定保障产品安全落地的应急预案

3.政策响应能力
1）敏锐捕捉政策带来的发展机遇
2）有效规避合规性问题