1. 产品方案架构与基础：贯彻执行公司MMOS平台（数据、Al模型包括大模型及智能体集群）产品体系规划和发展路线，主导产品需求设计和策划文档，及版本迭代管理；构建产品架构文档体系，输出PRD、技术方案及开发策略，确保技术实现与业务目标深度对齐； 2. 业务需求与场景方案定义：深耕农服行业，建立业务需求洞察机制，通过客户交流、竞品分析挖掘行业痛点，定义大模型在农服领域的应用场景（精准智能种植、种植決策）等。 3. 产品方案规划与设计：负责AI产品规划、设计与优化，制定产品发展方向，撰写产品文档，并根据市场变化及时对产品进行修正和改进，达成项目目标。 4. 技术评估与项目落地：跟踪AI前沿技术（如多模态大模型、边缘计算等），识别农服行业AI优化机会点；评估Al项目技术可行性、商业价值及ROI，制定优先级排序与实施路线图；推动Al项目从POC到规模化落地，确保技术方案稳定、可扩展等要求。 5. 行业市场洞察与需求分析：建立农服行业动态监测机制，分析政策、技术、行业研究和竞品分析；通过用户旅程地图、痛点分析工具挖掘核心需求，定义产品关键路径；探索AI在农服全链路（产前、产中、产后）的应用场景，推动产品创新。 招聘要求： 1.5年以上农业服务或农业科技领域产品管理经验，其中至少3年AI产品全生命周期管理经验（从需求分析到落地推广），具备智慧农业、农服精准种植等相关项目经验者优先。 2. 精通AI核心技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等），理解A大模型在农业场景中的应用（如病虫害识别、产量预测、营养、水肥等精准种植方案），具备AI大模型开发与优化经验。 3. 具备完整的产品管理方法论（如敏捷开发、用户画像、需求分析、竞品分析），能独立完成产品规划、设计、迭代与生命周期管理。熟练使用产品管理工具（如Axure、XMind、禅道、蓝湖、YAPI）及数据分析工具（如SQL、 Python, Tableau) • 4.能从行业趋势中洞察AI在农业中的应用机会，制定产品长期战略，推动业务增长，具备跨部门协作能力，与研发、业务、作物模型、农业专家等团队高效沟通，推动产品落地。 5. 面对农业场景的复杂性（如数据质量、环境变量、用户习惯差异），能快速定位问题并提出解决方案，具备风险预判能力，提前规避AI模型在农业应用中的潜在风险。 6. 掌握农业数据采集、分析与应用的方法，了解农业传感器、无人机、智能农机等硬件设备。 7. 加分项：参与过农业AI领域标杆项目（如智慧农场、农业大数据平台、Al种植决策系统）；拥有农业相关认证（如农艺师、农业工程师）或AI领域技术认证（如AWS机器学习认证）