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        "requirements_text": "B端产品\n智能穿戴\n语义类AI\n智能医疗\n智能家居\n视觉类AI\n供应链\n零售\n岗位定位：\n我们正在为零售运营场景探索全新的 AI 原生人机协作流程。\n这个岗位不是要寻找一个“凭一⼰之⼒颠覆传统零售”的救世主，也不是⼀个简单“给系统加个 AI 助手”的岗位。\n零售供应链场景复杂、系统多、数据多、流程长、例外情况多，AI 的能力也仍在快速变化。很多问题没有标准答案，需要你和团队⼀起在真实场景里反复试错。\n我们不期待你一开始就拥有所有答案，但希望你有足够强的学习能力、产品判断力、AI 实践经验和协作意愿，能够和团队一起把答案摸索出来。\n\n工作职责：\n1、设计 AI 原生的人机协作流程\n与线下零售业务专家、产品经理、数据团队、算法团队、研发团队紧密合作，将业务经验、系统能力、数据能力和 AI 能力结合起来，设计适合线下零售业务的 Agent 工作流，包括配货、补货、门店陈列、私域运营、定价、清仓。\n2、推动真实场景试点和持续迭代\n跟踪 AI 产品在真实运营任务中的使用情况，观察用户如何提问、如何判断结果、如何介入流程、在哪些环节不信任或不满意 AI，并从中提取产品迭代信号。\n3、定义和衡量 AI 产品价值指标\n建立合理的效果衡量方式，不只关注调用次数或功能上线数量，更关注 AI 是否真正提升了业务人员的效率、判断质量、协作体验和异常处理能力。\n4、沉淀供应链 AI 产品方法论\n在探索过程中持续沉淀可复用的流程模板、交互模式、Prompt/Context 设计经验、Agent 能力边界、失败案例和最佳实践，帮助团队形成面向未来的 AI 产品能力。\n\n任职要求：\n1、本科及以上学历，2 年以上产品经理经验，具备清晰的产品逻辑、结构化思考能力。\n2、有电商、零售、导购、客服、供应链或用户增长等业务场景产品经验优先，理解ToB与ToC复合场景的产品逻辑。\n3、理解 LLM 与 Agent 的基本机制，了解 LLM API、Tool Use、Agent Loop、Reasoning、Planning、Memory、Skills、MCP、Subagent、Multi-Agent、Prompt Engineering、Context Engineering 等基本概念，无需是算法或工程专家，但需要理解 AI 产品能力边界与常见失败模式。\n4、具备较强的业务理解和协作能力，能够尊重并理解现有零售团队的业务经验，不以“AI 替代一切”为出发点，而是善于和业务、产品、研发、算法、数据团队一起共创，找到现实可行的演进路径。\n5、对复杂流程和异常场景敏感，需要对异常分支、失败场景、权限边界、数据缺失、用户不信任、流程卡点等问题有敏锐感知。\n\n我们希望你具备的特质\n你相信 AI 会深刻改变企业协作方式，但不盲目迷信 AI。\n你尊重一线经验，也敢于提出新的流程假设。\n有好奇心和自驱力、动手能力强。\n你具备拆解复杂问题的能力，把模糊机会变成可验证的产品实验。\n能接受不确定性，愿意在模糊问题中持续推进。\n你不是来“取代业务专家”的，而是来和他们一起创造下一代工作方式的。",
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