职位描述
岗位职责
我们正在探索大模型 Agent 在智能座舱场景中的产品形态和商业化机会。你将深入真实车端用户场景，通过数据分析、用户洞察和内容运营，理解用户到底如何使用座舱Agent、哪些需求真正有价值，并推动产品、模型和商业化服务持续迭代。
主要包括以下几方面：
一、用户场景洞察与增值服务探索
基于车端真实用户行为、使用频次及用户反馈，分析用户在驾驶、出行、娱乐、生活服务等场景下对座舱Agent 的真实需求
持续挖掘高频、高价值、有付费潜力的用户场景，识别适合进一步产品化的增值服务方向
结合用户需求、行业供给及产品能力，参与形成增值服务的产品方案，并跟进上线后的效果验证和迭代
二、数据分析与模型效果运营
分析车端大模型真实使用数据，包括用户Query、场景分布、使用趋势、badcase等，发现产品及模型体验中的核心问题
对badcase 进行拆解归因，判断问题来自模型能力、产品链路、内容知识、数据时效还是其他环节，并推动相关团队解决
建立从“问题发现—>分析归因—>推动优化—>效果验证”的数据闭环，持续跟踪问题是否真正改善
推进相关团队落地评测及标注工作，并从中提炼有效结论
面对较大规模的数据，能够通过抽样分析、提需数据看板、数仓取数等方式提升分析效率
三、内容及知识库运营
围绕用户实际需求，负责热点内容及知识库的搭建及运营，制定内容质量管理机制
对热点事件保持较高敏感度，保证重要热点内容及时更新，知识库内容持续维护
建立内容质量标准，确保提供给模型的知识和内容准确、及时、可用，并持续根据线上效果优化
四、跨团队协同与持续优化
与产品、算法、模型、数据、研发等团队密切协作，将用户问题转化为明确、可执行的优化需求
能够基于数据判断问题优先级，持续跟踪线上效果，推动产品和模型体验形成稳定的数据迭代
我们希望你具备
3 年及以上互联网产品运营、策略运营、数据运营或 AI 产品相关经验
较强的数据分析能力，能够独立完成数据拆解、问题定位、趋势分析和结论输出，熟悉 SQL / BI / 数据分析工具者优先
对大模型及 Agent 有基本理解，能够理解模型效果、badcase、评测、知识库/RAG 等基本概念，并能够与算法和模型团队有效沟通
有较强的用户洞察能力，能够从大量真实用户行为中识别场景、需求和潜在产品机会
具备较强的问题拆解和推动能力，能够把数据发现转化成产品或模型优化，并持续跟进结果
对AI产品有兴趣，对新场景、新技术和用户行为保持敏感
加分项
有汽车、智能座舱、车联网、智能助手相关产品或运营经验
有大模型产品、AIAgent、智能助手相关工作经验
有用户增长、会员体系、增值服务或商业化产品探索经验
有较强 SQL / Python / 数据挖掘能力，能够自行完成一定规模的数据分析
有搜索、推荐、内容平台、知识库或 RAG 产品运营经验
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