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1. 產(chǎn)品方案架構(gòu)與基礎：貫徹執(zhí)行公司MMOS平臺（數(shù)據(jù)、Al模型包括大模型及智能體集群）產(chǎn)品體系規(guī)劃和發(fā)展路線，主導產(chǎn)品需求設計和策劃文檔，及版本迭代管理；構(gòu)建產(chǎn)品架構(gòu)文檔體系，輸出PRD、技術方案及開發(fā)策略，確保技術實現(xiàn)與業(yè)務目標深度對齊； 2. 業(yè)務需求與場景方案定義：深耕農(nóng)服行業(yè)，建立業(yè)務需求洞察機制，通過客戶交流、競品分析挖掘行業(yè)痛點，定義大模型在農(nóng)服領域的應用場景（精準智能種植、種植決策）等。 3. 產(chǎn)品方案規(guī)劃與設計：負責AI產(chǎn)品規(guī)劃、設計與優(yōu)化，制定產(chǎn)品發(fā)展方向，撰寫產(chǎn)品文檔，并根據(jù)市場變化及時對產(chǎn)品進行修正和改進，達成項目目標。 4. 技術評估與項目落地：跟蹤AI前沿技術（如多模態(tài)大模型、邊緣計算等），識別農(nóng)服行業(yè)AI優(yōu)化機會點；評估Al項目技術可行性、商業(yè)價值及ROI，制定優(yōu)先級排序與實施路線圖；推動Al項目從POC到規(guī)?；涞?，確保技術方案穩(wěn)定、可擴展等要求。 5. 行業(yè)市場洞察與需求分析：建立農(nóng)服行業(yè)動態(tài)監(jiān)測機制，分析政策、技術、行業(yè)研究和競品分析；通過用戶旅程地圖、痛點分析工具挖掘核心需求，定義產(chǎn)品關鍵路徑；探索AI在農(nóng)服全鏈路（產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后）的應用場景，推動產(chǎn)品創(chuàng)新。 招聘要求： 1.5年以上農(nóng)業(yè)服務或農(nóng)業(yè)科技領域產(chǎn)品管理經(jīng)驗，其中至少3年AI產(chǎn)品全生命周期管理經(jīng)驗（從需求分析到落地推廣），具備智慧農(nóng)業(yè)、農(nóng)服精準種植等相關項目經(jīng)驗者優(yōu)先。 2. 精通AI核心技術（機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等），理解A大模型在農(nóng)業(yè)場景中的應用（如病蟲害識別、產(chǎn)量預測、營養(yǎng)、水肥等精準種植方案），具備AI大模型開發(fā)與優(yōu)化經(jīng)驗。 3. 具備完整的產(chǎn)品管理方法論（如敏捷開發(fā)、用戶畫像、需求分析、競品分析），能獨立完成產(chǎn)品規(guī)劃、設計、迭代與生命周期管理。熟練使用產(chǎn)品管理工具（如Axure、XMind、禪道、藍湖、YAPI）及數(shù)據(jù)分析工具（如SQL、 Python, Tableau) ? 4.能從行業(yè)趨勢中洞察AI在農(nóng)業(yè)中的應用機會，制定產(chǎn)品長期戰(zhàn)略，推動業(yè)務增長，具備跨部門協(xié)作能力，與研發(fā)、業(yè)務、作物模型、農(nóng)業(yè)專家等團隊高效溝通，推動產(chǎn)品落地。 5. 面對農(nóng)業(yè)場景的復雜性（如數(shù)據(jù)質(zhì)量、環(huán)境變量、用戶習慣差異），能快速定位問題并提出解決方案，具備風險預判能力，提前規(guī)避AI模型在農(nóng)業(yè)應用中的潛在風險。 6. 掌握農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集、分析與應用的方法，了解農(nóng)業(yè)傳感器、無人機、智能農(nóng)機等硬件設備。 7. 加分項：參與過農(nóng)業(yè)AI領域標桿項目（如智慧農(nóng)場、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、Al種植決策系統(tǒng)）；擁有農(nóng)業(yè)相關認證（如農(nóng)藝師、農(nóng)業(yè)工程師）或AI領域技術認證（如AWS機器學習認證）