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1. 產(chǎn)品戰(zhàn)略規(guī)劃與需求挖掘：
- 深入理解物流、供應(yīng)鏈等行業(yè)（特別是供應(yīng)鏈規(guī)劃、路徑優(yōu)化、分揀運輸、時效管理等）的業(yè)務(wù)流程、痛點和機會，結(jié)合大模型技術(shù)發(fā)展趨勢，進行市場調(diào)研和競品分析。
- 基于對業(yè)務(wù)邏輯和大模型能力的理解，識別并定義高價值的產(chǎn)品機會點，制定清晰的產(chǎn)品愿景、戰(zhàn)略路線圖和迭代計劃。
- 主導(dǎo)用戶需求調(diào)研與分析（內(nèi)部業(yè)務(wù)方、外部客戶），將模糊的業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為具體、可執(zhí)行的產(chǎn)品需求（PRD）。
2. 大模型應(yīng)用產(chǎn)品設(shè)計與落地：
- 聚焦垂直場景： 設(shè)計并主導(dǎo)開發(fā)基于大模型的垂直應(yīng)用產(chǎn)品（如：運力配載智能規(guī)劃、智能路線規(guī)劃與優(yōu)化助手、數(shù)據(jù)Ai分析資產(chǎn)化、客戶服務(wù)智能問答/工單處理等）。
- 技術(shù)方案對接： 與算法團隊緊密協(xié)作，理解大模型技術(shù)架構(gòu)、訓(xùn)練/微調(diào)機制、部署方式及局限性，確保產(chǎn)品需求在技術(shù)上的可行性與高效實現(xiàn)。能評估不同技術(shù)路徑（如模型選擇、微調(diào)策略）對產(chǎn)品目標的影響。
- 產(chǎn)品設(shè)計交付： 熟練運用Axure、Sketch、MindManager等工具，獨立完成高保真產(chǎn)品原型設(shè)計、交互流程圖、信息架構(gòu)圖，清晰傳達產(chǎn)品邏輯與用戶體驗。確保設(shè)計方案能有效解決業(yè)務(wù)問題并提升用戶體驗。
- 算法能力應(yīng)用： 理解路徑規(guī)劃算法（如Dijkstra, A*）原理及其在物流場景的應(yīng)用，能夠基于業(yè)務(wù)規(guī)則和效率目標，對算法團隊提供的路徑規(guī)劃方案進行評估，提出優(yōu)化建議，并設(shè)計相應(yīng)的產(chǎn)品功能界面。
3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動與效果驗證：
- 運用SQL等工具進行必要的數(shù)據(jù)提取、清洗和分析，監(jiān)控產(chǎn)品核心指標，從用戶行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)結(jié)果數(shù)據(jù)中挖掘洞察。
- 建立科學(xué)的A/B測試或效果評估機制，量化大模型應(yīng)用產(chǎn)品的業(yè)務(wù)價值（如成本降低、時效提升、準確率提高、客戶滿意度增加等）。
- 基于數(shù)據(jù)反饋，持續(xù)進行產(chǎn)品迭代優(yōu)化，推動產(chǎn)品體驗和業(yè)務(wù)效果的提升。
4. 跨部門協(xié)作與項目推動：
- 作為產(chǎn)品核心負責人，高效協(xié)調(diào)算法研發(fā)、工程開發(fā)、測試、運維、市場銷售、運營及業(yè)務(wù)部門等資源，確保項目目標清晰、計劃合理、溝通順暢。
- 主導(dǎo)項目關(guān)鍵節(jié)點（如需求評審、設(shè)計評審、開發(fā)排期、測試驗收、上線發(fā)布），把控項目進度、質(zhì)量和風險，確保產(chǎn)品按計劃高質(zhì)量交付上線。
- 清晰地向不同背景的團隊成員（技術(shù)、業(yè)務(wù)、管理）傳達產(chǎn)品目標、需求和進展。
5. 行業(yè)洞察與技術(shù)前瞻：
- 持續(xù)關(guān)注大模型領(lǐng)域（如多模態(tài)應(yīng)用、Agent、大模型與知識圖譜/業(yè)務(wù)規(guī)則引擎融合、模型壓縮與加速等）及物流科技前沿動態(tài)。
- 積極探索新技術(shù)在物流/數(shù)據(jù)資產(chǎn)等垂直場景的創(chuàng)新應(yīng)用可能性，推動技術(shù)預(yù)研和概念驗證（POC），為公司產(chǎn)品注入創(chuàng)新活力，保持技術(shù)領(lǐng)先性。
- 具備創(chuàng)新思維，勇于挑戰(zhàn)現(xiàn)狀，提出突破性的產(chǎn)品解決方案以構(gòu)建競爭優(yōu)勢。