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1. 產品方案架構與基礎：貫徹執行公司MMOS平臺（數據、Al模型包括大模型及智能體集群）產品體系規劃和發展路線，主導產品需求設計和策劃文檔，及版本迭代管理；構建產品架構文檔體系，輸出PRD、技術方案及開發策略，確保技術實現與業務目標深度對齊； 2. 業務需求與場景方案定義：深耕農服行業，建立業務需求洞察機制，通過客戶交流、競品分析挖掘行業痛點，定義大模型在農服領域的應用場景（精準智能種植、種植決策）等。 3. 產品方案規劃與設計：負責AI產品規劃、設計與優化，制定產品發展方向，撰寫產品文檔，并根據市場變化及時對產品進行修正和改進，達成項目目標。 4. 技術評估與項目落地：跟蹤AI前沿技術（如多模態大模型、邊緣計算等），識別農服行業AI優化機會點；評估Al項目技術可行性、商業價值及ROI，制定優先級排序與實施路線圖；推動Al項目從POC到規模化落地，確保技術方案穩定、可擴展等要求。 5. 行業市場洞察與需求分析：建立農服行業動態監測機制，分析政策、技術、行業研究和競品分析；通過用戶旅程地圖、痛點分析工具挖掘核心需求，定義產品關鍵路徑；探索AI在農服全鏈路（產前、產中、產后）的應用場景，推動產品創新。 招聘要求： 1.5年以上農業服務或農業科技領域產品管理經驗，其中至少3年AI產品全生命周期管理經驗（從需求分析到落地推廣），具備智慧農業、農服精準種植等相關項目經驗者優先。 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大模型在農業場景中的應用（如病蟲害識別、產量預測、營養、水肥等精準種植方案），具備AI大模型開發與優化經驗。 3. 具備完整的產品管理方法論（如敏捷開發、用戶畫像、需求分析、競品分析），能獨立完成產品規劃、設計、迭代與生命周期管理。熟練使用產品管理工具（如Axure、XMind、禪道、藍湖、YAPI）及數據分析工具（如SQL、 Python, Tableau) ? 4.能從行業趨勢中洞察AI在農業中的應用機會，制定產品長期戰略，推動業務增長，具備跨部門協作能力，與研發、業務、作物模型、農業專家等團隊高效溝通，推動產品落地。 5. 面對農業場景的復雜性（如數據質量、環境變量、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，提前規避AI模型在農業應用中的潛在風險。 6. 掌握農業數據采集、分析與應用的方法，了解農業傳感器、無人機、智能農機等硬件設備。 7. 加分項：參與過農業AI領域標桿項目（如智慧農場、農業大數據平臺、Al種植決策系統）；擁有農業相關認證（如農藝師、農業工程師）或AI領域技術認證（如AWS機器學習認證）