主分类：AI 应用产品经理（非 Agent）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "小米汽车-座舱海外产品专家（AI智能）",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
},
"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "未披露",
"language": "5. 语言要求：英语流利，可作为工作语言与全球团队及Native Speaker进行无障碍的深度技术讨论与协作",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. AI趋势与用户洞察： 深度调研与分析海外市场（尤其是欧美）在语音助手、多模态交互、生成式AI等领域的技术趋势、竞争格局与用户痛点，挖掘海外座舱AI产品的差异化体验与创新机会点；\n2. 产品定义与设计： 主导海外座舱语音助手及多模态AI产品（如视觉、语音、手势融合交互）的功能规划、体验定义和原型设计，输出严谨、清晰的AI产品需求文档，并深度参与交互与视觉评审，确保AI体验的全球化和本土化落地；\n3. 全流程产品管理： 驱动AI产品从概念、技术可行性评估、算法模型需求、工程开发、测试验证到全球发布的全生命周期，高效协同算法、工程、设计、测试、本地化等多团队，确保项目高质量交付；\n4. 数据驱动与体验优化： 建立AI产品效果评估体系，通过用户行为数据、A/B测试、语音日志分析及用户反馈，持续洞察体验问题，驱动语音识别、自然语言理解、多模态融合等核心能力的迭代优化，提升产品智能性与用户满意度。",
"requirements_text": "1. 必备经验： 5年以上软件产品领域工作经验，3年以上智能语音助手/多模态交互产品的产品经验，拥有成功的AI产品从0到1的落地案例。有车载场景/智能手机/智能音箱等相关领域项目经验者优先；\n2. 市场认知：深刻理解欧美市场用户对AI助手的交互偏好、文化习惯及数据隐私法规，拥有长期海外工作或生活经历者优先；\n3. 专业技能：精通AI产品特有的需求分析方法，能清晰定义AI能力边界、对话流程、多模态交互逻辑及效果评估标准。熟悉自然语言处理、语音识别、大语言模型等AI技术的基本原理与应用场景。能熟练使用Figma、Jira、Meego等主流产品设计与项目管理工具；\n4. 核心能力：具备极致的用户体验Sense和对AI技术的强烈好奇心，逻辑严谨，数据敏感，具备出色的跨文化沟通能力和团队驱动力，能应对AI产品开发中的高度不确定性；\n5. 语言要求：英语流利，可作为工作语言与全球团队及Native Speaker进行无障碍的深度技术讨论与协作。掌握其他欧洲语言者加分。",
"skills": [AI生成
"Figma",
"自然语言处理",
"需求分析",
"产品设计",
"项目管理",
"沟通能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "有车载场景/智能手机/智能音箱等相关领域项目经验者优先；2. 市场认知：深刻理解欧美市场用户对AI助手的交互偏好、文化习惯及数据隐私法规，拥有长期海外工作或生活经历者优先；掌握其他欧洲语言者加分",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7568397033129003307/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7568397033129003307",
"post_date": "2025-11-03",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7568397033129003307/detail"
},
"fulltext": "小米汽车-座舱海外产品专家（AI智能）\n职位描述\n1. AI趋势与用户洞察： 深度调研与分析海外市场（尤其是欧美）在语音助手、多模态交互、生成式AI等领域的技术趋势、竞争格局与用户痛点，挖掘海外座舱AI产品的差异化体验与创新机会点；\n2. 产品定义与设计： 主导海外座舱语音助手及多模态AI产品（如视觉、语音、手势融合交互）的功能规划、体验定义和原型设计，输出严谨、清晰的AI产品需求文档，并深度参与交互与视觉评审，确保AI体验的全球化和本土化落地；\n3. 全流程产品管理： 驱动AI产品从概念、技术可行性评估、算法模型需求、工程开发、测试验证到全球发布的全生命周期，高效协同算法、工程、设计、测试、本地化等多团队，确保项目高质量交付；\n4. 数据驱动与体验优化： 建立AI产品效果评估体系，通过用户行为数据、A/B测试、语音日志分析及用户反馈，持续洞察体验问题，驱动语音识别、自然语言理解、多模态融合等核心能力的迭代优化，提升产品智能性与用户满意度。\n\n职位要求\n1. 必备经验： 5年以上软件产品领域工作经验，3年以上智能语音助手/多模态交互产品的产品经验，拥有成功的AI产品从0到1的落地案例。有车载场景/智能手机/智能音箱等相关领域项目经验者优先；\n2. 市场认知：深刻理解欧美市场用户对AI助手的交互偏好、文化习惯及数据隐私法规，拥有长期海外工作或生活经历者优先；\n3. 专业技能：精通AI产品特有的需求分析方法，能清晰定义AI能力边界、对话流程、多模态交互逻辑及效果评估标准。熟悉自然语言处理、语音识别、大语言模型等AI技术的基本原理与应用场景。能熟练使用Figma、Jira、Meego等主流产品设计与项目管理工具；\n4. 核心能力：具备极致的用户体验Sense和对AI技术的强烈好奇心，逻辑严谨，数据敏感，具备出色的跨文化沟通能力和团队驱动力，能应对AI产品开发中的高度不确定性；\n5. 语言要求：英语流利，可作为工作语言与全球团队及Native Speaker进行无障碍的深度技术讨论与协作。掌握其他欧洲语言者加分。\n1. AI趋势与用户洞察： 深度调研与分析海外市场（尤其是欧美）在语音助手、多模态交互、生成式AI等领域的技术趋势、竞争格局与用户痛点，挖掘海外座舱AI产品的差异化体验与创新机会点；\n2. 产品定义与设计： 主导海外座舱语音助手及多模态AI产品（如视觉、语音、手势融合交互）的功能规划、体验定义和原型设计，输出严谨、清晰的AI产品需求文档，并深度参与交互与视觉评审，确保AI体验的全球化和本土化落地；\n3. 全流程产品管理： 驱动AI产品从概念、技术可行性评估、算法模型需求、工程开发、测试验证到全球发布的全生命周期，高效协同算法、工程、设计、测试、本地化等多团队，确保项目高质量交付；\n4. 数据驱动与体验优化： 建立AI产品效果评估体系，通过用户行为数据、A/B测试、语音日志分析及用户反馈，持续洞察体验问题，驱动语音识别、自然语言理解、多模态融合等核心能力的迭代优化，提升产品智能性与用户满意度。\n1. 必备经验： 5年以上软件产品领域工作经验，3年以上智能语音助手/多模态交互产品的产品经验，拥有成功的AI产品从0到1的落地案例。有车载场景/智能手机/智能音箱等相关领域项目经验者优先；\n2. 市场认知：深刻理解欧美市场用户对AI助手的交互偏好、文化习惯及数据隐私法规，拥有长期海外工作或生活经历者优先；\n3. 专业技能：精通AI产品特有的需求分析方法，能清晰定义AI能力边界、对话流程、多模态交互逻辑及效果评估标准。熟悉自然语言处理、语音识别、大语言模型等AI技术的基本原理与应用场景。能熟练使用Figma、Jira、Meego等主流产品设计与项目管理工具；\n4. 核心能力：具备极致的用户体验Sense和对AI技术的强烈好奇心，逻辑严谨，数据敏感，具备出色的跨文化沟通能力和团队驱动力，能应对AI产品开发中的高度不确定性；\n5. 语言要求：英语流利，可作为工作语言与全球团队及Native Speaker进行无障碍的深度技术讨论与协作。掌握其他欧洲语言者加分。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM002",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}