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1. 產(chǎn)品戰(zhàn)略與規(guī)劃：深刻理解AI教育市場(chǎng)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)格局及用戶需求，制定清晰的產(chǎn)品愿景、中長(zhǎng)期戰(zhàn)略及短期路線圖。定義基于AI技術(shù)的核心學(xué)習(xí)場(chǎng)景和關(guān)鍵產(chǎn)品功能，聚焦提升學(xué)習(xí)效果和用戶體驗(yàn)。
2. 需求洞察與定義:通過(guò)用戶調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、競(jìng)品分析等多種方式，持續(xù)挖掘?qū)W生在AI學(xué)習(xí)環(huán)境下的真實(shí)需求、行為模式及痛點(diǎn)。將用戶需求、業(yè)務(wù)目標(biāo)與技術(shù)可行性相結(jié)合，撰寫(xiě)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(gè)性化路徑規(guī)劃、智能診斷、內(nèi)容推薦、學(xué)習(xí)效果預(yù)測(cè)、智能交互等）如何解決學(xué)習(xí)問(wèn)題。
3. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)：主導(dǎo)產(chǎn)品功能的設(shè)計(jì)，與UX/UI設(shè)計(jì)師緊密合作，確保產(chǎn)品交互和視覺(jué)設(shè)計(jì)符合用戶習(xí)慣并體現(xiàn)AI智能感。作為產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，與AI工程師、軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、教研團(tuán)隊(duì)深度協(xié)作，推動(dòng)產(chǎn)品功能從概念到上線的全過(guò)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(píng)估指標(biāo)及迭代方向，與技術(shù)團(tuán)隊(duì)有效溝通。
4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與效果驗(yàn)證：定義產(chǎn)品核心指標(biāo)（如用戶活躍度、學(xué)習(xí)完成率、知識(shí)掌握度提升、用戶滿意度NPS等），建立數(shù)據(jù)分析體系。通過(guò)A/B測(cè)試、用戶反饋、行為數(shù)據(jù)分析等手段，持續(xù)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品表現(xiàn)，評(píng)估AI功能的效果，并基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化迭代。衡量AI技術(shù)投入對(duì)學(xué)習(xí)效果提升的實(shí)際ROI。
5. 跨職能協(xié)作與領(lǐng)導(dǎo)力：高效協(xié)調(diào)研發(fā)、設(shè)計(jì)、教研、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、銷(xiāo)售等團(tuán)隊(duì)資源，確保項(xiàng)目按計(jì)劃高質(zhì)量交付。 清晰傳達(dá)產(chǎn)品愿景、策略和進(jìn)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(xué)家進(jìn)行有效對(duì)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(yàn)，有成功主導(dǎo)上線并運(yùn)營(yíng)面向用戶（C端）的在線教育產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2.必須具備至少1年以上直接參與AI驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)品或功能（如推薦系統(tǒng)、個(gè)性化引擎、智能客服、知識(shí)圖譜應(yīng)用、NLP產(chǎn)品等）的規(guī)劃與落地的經(jīng)驗(yàn)。 有K12、高等教育、職業(yè)教育或終身學(xué)習(xí)領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 對(duì)人工智能技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等）有深入理解，了解其應(yīng)用場(chǎng)景、潛力和局限性。能評(píng)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(zhǔn)把握用戶需求并將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品方案。