主分类：项目与项目群管理
辅助：AI模型评测工程（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "PMO项目管理（AI研发效能方向）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-基础研发平台",
"location": "北京市 / 上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "运营类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 大模型生产体系建设与运营： 深入理解大模型从数据、训练、评测、实验迭代到交付上线的完整生产链路，推动关键流程高效运转并解决跨环节协作问题。通过机制设计与数据分析识别生产瓶颈，持续提升模型研发的规模化交付能力；\n2. 研发效能度量与改进： 建设覆盖算力资源利用率、实验吞吐、任务交付周期等核心指标的研发效能体系，以数据看板和专题分析形成生产洞察。推动资源配置、研发流程和协作机制的持续优化；\n3. 研发知识体系建设： 负责实验记录、技术文档、决策过程和最佳实践等信息建设，提升研发信息的结构化、可追溯性与可复用性。推动知识从分散沉淀走向组织级共享，并为智能化应用提供高质量知识底座；\n4. 生产流程智能化建设： 识别大模型生产过程中高频、重复和依赖人工判断的环节，推动流程自动化与Agent化。负责生产效能Agent的设计和持续迭代，使其逐步具备任务追踪、异常识别、风险预警和决策辅助能力。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，具备3年以上AI技术领域（如大模型、机器学习、算法研发）的研发运营经验；\n2. 具备良好的数据敏感度、数据分析能力和可视化呈现能力，能用数据论证观点；\n3. 具备出色的流程分析和问题拆解能力，能够从复杂的现象中定位核心问题；\n4. 对AI技术有好奇心、对工作有自驱性，注重细节，有强烈的责任心和积极主动的态度。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"数据分析",
"分析能力",
"大语言模型"
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"job_highlights": "1. 获得在业内最前沿的大模型训练全链路工作认知积累；\n2. 统筹公司级重点项目的研发效率运营，成长空间大；\n3. 团队合作氛围好，客观理性、实事求是，以结果为导向。"
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"fulltext": "PMO项目管理（AI研发效能方向）\nPMO项目管理（AI研发效能方向）\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n部门：核心本地商业-基础研发平台\n职位类别：运营类\n职位族群：产品运营\n更新时间：2026-08-28\n\n岗位职责\n1. 大模型生产体系建设与运营： 深入理解大模型从数据、训练、评测、实验迭代到交付上线的完整生产链路，推动关键流程高效运转并解决跨环节协作问题。通过机制设计与数据分析识别生产瓶颈，持续提升模型研发的规模化交付能力；\n2. 研发效能度量与改进： 建设覆盖算力资源利用率、实验吞吐、任务交付周期等核心指标的研发效能体系，以数据看板和专题分析形成生产洞察。推动资源配置、研发流程和协作机制的持续优化；\n3. 研发知识体系建设： 负责实验记录、技术文档、决策过程和最佳实践等信息建设，提升研发信息的结构化、可追溯性与可复用性。推动知识从分散沉淀走向组织级共享，并为智能化应用提供高质量知识底座；\n4. 生产流程智能化建设： 识别大模型生产过程中高频、重复和依赖人工判断的环节，推动流程自动化与Agent化。负责生产效能Agent的设计和持续迭代，使其逐步具备任务追踪、异常识别、风险预警和决策辅助能力。\n\n岗位基本要求\n1. 本科及以上学历，具备3年以上AI技术领域（如大模型、机器学习、算法研发）的研发运营经验；\n2. 具备良好的数据敏感度、数据分析能力和可视化呈现能力，能用数据论证观点；\n3. 具备出色的流程分析和问题拆解能力，能够从复杂的现象中定位核心问题；\n4. 对AI技术有好奇心、对工作有自驱性，注重细节，有强烈的责任心和积极主动的态度。\n\n岗位亮点\n1. 获得在业内最前沿的大模型训练全链路工作认知积累；\n2. 统筹公司级重点项目的研发效率运营，成长空间大；\n3. 团队合作氛围好，客观理性、实事求是，以结果为导向。\n1. 大模型生产体系建设与运营： 深入理解大模型从数据、训练、评测、实验迭代到交付上线的完整生产链路，推动关键流程高效运转并解决跨环节协作问题。通过机制设计与数据分析识别生产瓶颈，持续提升模型研发的规模化交付能力；\n2. 研发效能度量与改进： 建设覆盖算力资源利用率、实验吞吐、任务交付周期等核心指标的研发效能体系，以数据看板和专题分析形成生产洞察。推动资源配置、研发流程和协作机制的持续优化；\n3. 研发知识体系建设： 负责实验记录、技术文档、决策过程和最佳实践等信息建设，提升研发信息的结构化、可追溯性与可复用性。推动知识从分散沉淀走向组织级共享，并为智能化应用提供高质量知识底座；\n4. 生产流程智能化建设： 识别大模型生产过程中高频、重复和依赖人工判断的环节，推动流程自动化与Agent化。负责生产效能Agent的设计和持续迭代，使其逐步具备任务追踪、异常识别、风险预警和决策辅助能力。\n1. 本科及以上学历，具备3年以上AI技术领域（如大模型、机器学习、算法研发）的研发运营经验；\n2. 具备良好的数据敏感度、数据分析能力和可视化呈现能力，能用数据论证观点；\n3. 具备出色的流程分析和问题拆解能力，能够从复杂的现象中定位核心问题；\n4. 对AI技术有好奇心、对工作有自驱性，注重细节，有强烈的责任心和积极主动的态度。",
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