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1. 產(chǎn)品戰(zhàn)略與規(guī)劃：深刻理解AI教育市場趨勢、競爭格局及用戶需求，制定清晰的產(chǎn)品愿景、中長期戰(zhàn)略及短期路線圖。定義基于AI技術(shù)的核心學習場景和關(guān)鍵產(chǎn)品功能，聚焦提升學習效果和用戶體驗。
2. 需求洞察與定義:通過用戶調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、競品分析等多種方式，持續(xù)挖掘?qū)W生在AI學習環(huán)境下的真實需求、行為模式及痛點。將用戶需求、業(yè)務(wù)目標與技術(shù)可行性相結(jié)合，撰寫清晰、詳盡的PRD（產(chǎn)品需求文檔）和用戶故事。特別關(guān)注AI技術(shù)（如個性化路徑規(guī)劃、智能診斷、內(nèi)容推薦、學習效果預(yù)測、智能交互等）如何解決學習問題。
3. 產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)：主導產(chǎn)品功能的設(shè)計，與UX/UI設(shè)計師緊密合作，確保產(chǎn)品交互和視覺設(shè)計符合用戶習慣并體現(xiàn)AI智能感。作為產(chǎn)品負責人，與AI工程師、軟件工程師、數(shù)據(jù)科學家、教研團隊深度協(xié)作，推動產(chǎn)品功能從概念到上線的全過程。深入理解AI模型（如推薦算法、診斷模型、NLP應(yīng)用等）的原理、效果評估指標及迭代方向，與技術(shù)團隊有效溝通。
4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動與效果驗證：定義產(chǎn)品核心指標（如用戶活躍度、學習完成率、知識掌握度提升、用戶滿意度NPS等），建立數(shù)據(jù)分析體系。通過A/B測試、用戶反饋、行為數(shù)據(jù)分析等手段，持續(xù)監(jiān)測產(chǎn)品表現(xiàn)，評估AI功能的效果，并基于數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品優(yōu)化迭代。衡量AI技術(shù)投入對學習效果提升的實際ROI。
5. 跨職能協(xié)作與領(lǐng)導力：高效協(xié)調(diào)研發(fā)、設(shè)計、教研、運營、市場、銷售等團隊資源，確保項目按計劃高質(zhì)量交付。 清晰傳達產(chǎn)品愿景、策略和進展，管理內(nèi)外部干系人期望。 具備一定的技術(shù)理解力，能與工程師和數(shù)據(jù)科學家進行有效對話。
必備要求：
1.3年以上互聯(lián)網(wǎng)或軟件產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗，有成功主導上線并運營面向用戶（C端）的在線教育產(chǎn)品經(jīng)驗者優(yōu)先。
2.必須具備至少1年以上直接參與AI驅(qū)動型產(chǎn)品或功能（如推薦系統(tǒng)、個性化引擎、智能客服、知識圖譜應(yīng)用、NLP產(chǎn)品等）的規(guī)劃與落地的經(jīng)驗。 有K12、高等教育、職業(yè)教育或終身學習領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)驗者優(yōu)先。
2. 對人工智能技術(shù)（機器學習、深度學習、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等）有深入理解，了解其應(yīng)用場景、潛力和局限性。能評估技術(shù)方案并做出權(quán)衡。出色的用戶洞察力和同理心，能精準把握用戶需求并將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品方案。