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工作經(jīng)驗(yàn)

2016.5-至今 京東 業(yè)務(wù)產(chǎn)品經(jīng)理

主要負(fù)責(zé)京東咚咚工作臺（智能客服）產(chǎn)品的相關(guān)需求管理，功能設(shè)計(jì)，迭代優(yōu)化

負(fù)責(zé)搜集分析關(guān)于智能對話系統(tǒng)相關(guān)的行業(yè)領(lǐng)域、市場需求、競爭對手信息，進(jìn)行產(chǎn)品功能分析，競品分析，并納入到產(chǎn)品解決方案中； 

負(fù)責(zé)針對咚咚工作臺前端，后臺系統(tǒng)相關(guān)調(diào)研工作，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，定期輸出調(diào)研報(bào)告并納入產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)； 

負(fù)責(zé)智能客服前期數(shù)據(jù)存儲，清洗，標(biāo)注相關(guān)任務(wù)并結(jié)合業(yè)務(wù)場景設(shè)計(jì)算法模型分類規(guī)則及標(biāo)準(zhǔn)

作為項(xiàng)目經(jīng)理負(fù)責(zé)了京東智能工作臺關(guān)于創(chuàng)事件板塊和話術(shù)板塊的產(chǎn)品開發(fā)。及智能創(chuàng)事件&智能話術(shù)推薦項(xiàng)目，全程跟蹤產(chǎn)品從0到1設(shè)計(jì)開發(fā)過程； 以及作為項(xiàng)目成員參與了咚咚6.0，人臉識別，服務(wù)開放平臺、商家B端優(yōu)化改進(jìn)方案等項(xiàng)目

京東內(nèi)部產(chǎn)品功能的設(shè)計(jì)已項(xiàng)目為維度，固以下經(jīng)歷角色定義為項(xiàng)目經(jīng)理。咚咚工作臺（IM）與jimi是兩款獨(dú)立的產(chǎn)品，二者相互依托,同為對接C端用戶的產(chǎn)品

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 

2017.4-2018.1 智能創(chuàng)事件項(xiàng)目 項(xiàng)目經(jīng)理（成都側(cè)）

項(xiàng)目簡介：核心功能實(shí)現(xiàn)了jimi輔助人工完成事件半自動(dòng)創(chuàng)建提升客服工作效率40%。核心成員共計(jì)30人，跨地區(qū)跨部門協(xié)作，覆蓋了京東所有自營客服（2萬+）。核心目的提升客服效率降低運(yùn)營成本的的同時(shí)，通過人工創(chuàng)建的事件作為語料進(jìn)行數(shù)據(jù)提純反哺訓(xùn)練jimi機(jī)器人。

項(xiàng)目實(shí)施：負(fù)責(zé)了產(chǎn)品從從0到1的設(shè)計(jì)開發(fā)運(yùn)營維護(hù)，包括項(xiàng)目統(tǒng)籌管理，項(xiàng)目推進(jìn)，需求管控，產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)，算法數(shù)據(jù)清洗標(biāo)注模型驗(yàn)證，功能指標(biāo)體系搭建，上線運(yùn)營維護(hù)，后期數(shù)據(jù)驗(yàn)證，數(shù)據(jù)提純反哺等工作 

項(xiàng)目成果：該項(xiàng)目被評為集團(tuán)年中心優(yōu)秀項(xiàng)目，根據(jù)后臺埋點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示，降低單個(gè)case創(chuàng)建時(shí)間50%，年節(jié)約成本約150萬

項(xiàng)目收獲：提升了自己針對智能對話系統(tǒng)的行業(yè)領(lǐng)域認(rèn)知，項(xiàng)目管理，邏輯思維及溝通能力

2017.7-至今 智能推薦話術(shù)項(xiàng)目 項(xiàng)目經(jīng)理

項(xiàng)目簡介：核心功能實(shí)現(xiàn)了客服話術(shù)自助推薦，一期覆蓋了約60%業(yè)務(wù)場景。核心成員共計(jì)約20人，由京東AI事業(yè)部產(chǎn)研及物流體系運(yùn)營標(biāo)注人員構(gòu)成。覆蓋京東所有自營客服（2萬+）。核心目的提升客服效率搭建話術(shù)管理平臺，為jimi提供足夠的訓(xùn)練語料，通過對bad case分析提升jimi對自然語言識別及優(yōu)化智能推薦算法的模型

項(xiàng)目實(shí)施：我將該項(xiàng)目拆解為三個(gè)子版塊：1.話術(shù)統(tǒng)一及推廣使用2.話術(shù)管理平臺及管理機(jī)制搭建3.數(shù)據(jù)收集清洗模型搭建。

第一階段：為期3個(gè)月包括對業(yè)務(wù)側(cè)所有在線測話術(shù)收集，聚類，去重，場景細(xì)分，展示邏輯排序等工作。統(tǒng)一了共計(jì)13個(gè)BU部門200+套話術(shù)并輸出統(tǒng)一官方話術(shù)投入業(yè)務(wù)側(cè)推廣使用。并深度調(diào)研所有部門官方話術(shù)使用情況，收集員工使用官方話術(shù)的VOC納入到產(chǎn)品解決問題方案，設(shè)計(jì)并完善了話術(shù)快捷搜索，話術(shù)收藏夾等功能

第二階段：完成話術(shù)管理系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)，搭建完成話術(shù)統(tǒng)一管理平臺。并完成話術(shù)管理機(jī)制的維護(hù)方案，明確后臺管控的角色及權(quán)限制定并輸出話術(shù)管理后臺操作手冊

第三階段：針對回收的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，標(biāo)注，提純工作。與算法同時(shí)商討模型相關(guān)數(shù)據(jù)要求，進(jìn)行數(shù)據(jù)管控，協(xié)助標(biāo)注團(tuán)隊(duì)同事進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則制定及任務(wù)劃分，并對標(biāo)注后的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法模型驗(yàn)證協(xié)助算法同時(shí)進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)優(yōu)

項(xiàng)目成果：該項(xiàng)目目前完成一期上線進(jìn)行灰度試點(diǎn)，預(yù)計(jì)會縮短客服應(yīng)答時(shí)長單個(gè)會話縮短20%

項(xiàng)目收貨：提升了自己項(xiàng)目整體管控能力，對業(yè)務(wù)的深度理解以及加深對目標(biāo)用戶的心理及使用習(xí)慣認(rèn)知

自我評價(jià)

從16年5月開始實(shí)習(xí)并定崗，至今已有2年的智能客服產(chǎn)品經(jīng)歷，讓自己對整個(gè)AI行業(yè)以及AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色有更深刻的認(rèn)知。由于個(gè)人對機(jī)器學(xué)習(xí)有濃厚的興趣，自學(xué)關(guān)于NLP自然語言識別相關(guān)的文獻(xiàn)，書籍，網(wǎng)課并通過與同行交流等方式提升自己在這個(gè)領(lǐng)域的能力。并納入到產(chǎn)品功能的設(shè)計(jì)，業(yè)務(wù)需求的挖掘以及應(yīng)用場景的落地。望成為AI領(lǐng)域資深的產(chǎn)品經(jīng)理。