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1、AI技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合：探索AI技術(shù)與物流業(yè)務(wù)的結(jié)合點(diǎn)，深入理解物流倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)拳h(huán)節(jié)的痛點(diǎn)，如路由規(guī)劃低效、異常預(yù)警滯后、客戶服務(wù)成本高等，結(jié)合AI大模型、NLP、多模態(tài)等技術(shù)，探索并設(shè)計(jì)創(chuàng)新產(chǎn)品方案及應(yīng)用場(chǎng)景，如智能客服、智能調(diào)度系統(tǒng)、異常預(yù)警模型； 2、需求分析與產(chǎn)品規(guī)劃：收集來(lái)自用戶、業(yè)務(wù)部門、客戶等需求，從0-1負(fù)責(zé)產(chǎn)品規(guī)劃、需求分析、原型設(shè)計(jì)、開發(fā)跟進(jìn)、測(cè)試驗(yàn)收、上線運(yùn)營(yíng)等各個(gè)環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)化為可落地的AI功能，確保產(chǎn)品高質(zhì)量交付并達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)； 3、項(xiàng)目管理與過程監(jiān)管：負(fù)責(zé)AI相關(guān)項(xiàng)目的統(tǒng)籌指導(dǎo)，實(shí)施過程的監(jiān)控和管理，確保項(xiàng)目按時(shí)、按質(zhì)、按預(yù)算完成； 4、模型訓(xùn)練與優(yōu)化：進(jìn)行AI模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，不斷提升模型的性能和效果，確保產(chǎn)品的高效性和準(zhǔn)確性； 5、產(chǎn)品測(cè)試與驗(yàn)證：負(fù)責(zé)AI產(chǎn)品的測(cè)試與驗(yàn)證，確保產(chǎn)品的穩(wěn)定性和可靠性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題； 6、行業(yè)關(guān)注與探索：持續(xù)關(guān)注物流行業(yè)趨勢(shì)研究分析，如智慧物流、綠色供應(yīng)鏈，識(shí)別技術(shù)應(yīng)用空白，預(yù)研與生態(tài)合作探索新興技術(shù)，如生成式AI、邊緣計(jì)算在物流中的潛力，推動(dòng)技術(shù)預(yù)研。 任職條件： 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)畢業(yè)，3年以上產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗(yàn)，1年以上的AI產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)； 2、具備AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，尤其是在物流供應(yīng)鏈或相關(guān)領(lǐng)域有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，過往如涉及過知識(shí)庫(kù)、數(shù)字人Agent產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的加分； 3、熟悉物流業(yè)務(wù)流程（如倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸），能識(shí)別AI可解決的痛點(diǎn)加分； 4、熟練掌握產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具，如Axure等，能夠獨(dú)立且結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)，懂Python加分； 5、具備較強(qiáng)的項(xiàng)目管理能力，能夠有效協(xié)調(diào)跨團(tuán)隊(duì)、跨學(xué)科的合作項(xiàng)目。； 6、良好的溝通能力，擅長(zhǎng)跨部門溝通與資源整合，推動(dòng)復(fù)雜項(xiàng)目落地； 7、能與各團(tuán)隊(duì)高效合作，執(zhí)行力強(qiáng)，目標(biāo)導(dǎo)向，對(duì)新知識(shí)新技術(shù)的敏銳度和積極學(xué)習(xí)的態(tài)度，推動(dòng)物流行業(yè)向智能化、高效化轉(zhuǎn)型。