多模态数据产品经理20K-28K

核心职责
1. 智能数据标注平台建设
深度分析现有数据标注流程（尤其针对机器人多模态数据：视觉、3D点云、机械臂轨迹、触觉等）的痛点，主导对开源工具Label Studio进行深度二次开发与改造，打造契合内部工作流的智能标注平台。
设计并推动自动化预标注、人机协作标注、众包质检等核心功能，显著提升标注效率与数据质量。
建立数据采集、标注、验收、版本管理的完整闭环，形成高效、可追溯的数据流水线。
2. 结构化AI数据治理平台建设
规划和设计AI数据治理平台，解决结构化、非结构化数据的存储、检索、版本、血缘与生命周期管理难题。
主导定义数据质量标准、元数据识别策略、数据切分策略，并设计产品化工具予以固化与监控。
构建数据资产目录与数据服务API，实现数据在算法、训练、评测环节的高效流通与复用，挖掘数据资产价值。
3. 大、小模型统一编排平台
洞察模型开发、部署、调度与服务的全链路需求，抽象共性，设计统一的模型编排与服务平台架构。
规划平台核心能力，如：可视化工作流编排、多类型模型（大语言模型/视觉模型/传统小模型）的统一接入与管理、推理服务部署与弹性伸缩、实验跟踪与效果评估等。
与算法、工程团队紧密协作，推动平台落地，降低模型应用门槛，提升研发效率，支撑快速迭代与A/B测试。
4. 跨团队协作与产品全周期管理
深入理解具身机器人、低空经济或其他AI驱动业务场景的需求，转化为清晰的产品路线图、PRD和原型。
协调并驱动设计、工程、算法、数据标注团队，确保产品高质量、按计划交付与持续迭代。
建立产品数据指标体系，监控产品效果，基于数据和用户反馈持续优化产品。
任职要求
必备条件：
经验： 5年以上互联网或科技公司产品经验，其中至少3年专注于数据平台、AI基础设施、MLOps或开发者工具相关产品。
成功案例： 拥有从0到1主导设计并成功交付中大型B端或平台型产品的完整经历，有AI/数据领域产品成功案例者优先。
技术理解： 深入理解AI/ML技术栈（数据采集、标注、训练、评估、部署）、数据工程和云计算基础。能与工程师、算法科学家进行高效技术对话。
数据思维与架构能力： 具备强大的结构化思维和数据敏感度，善于设计复杂系统的抽象模型和产品架构。
卓越执行力： 出色的项目管理、跨部门沟通协调能力和推动力，能同时应对多个复杂项目。
优先条件：
有机器人、低空经济、城市治理、物联网等领域的多模态数据产品经验。
熟悉Label Studio、Scale AI等主流数据标注工具或平台。
了解主流的大模型服务框架（如LangChain、LlamaIndex）及模型部署技术（如Triton, TensorRT）。
具备一定的技术背景，如计算机、软件工程相关专业。