本人当前在某互联网大厂工作,有产品经验约4年,成长迅速,熟悉 B 端工具和后台产品。担任平台负责人期间,规划平台产品构架设计和搭建,协同团队与业务方,实现多个项目从 0 到 1,并对已有功能针对新场景进行优化。
项目一:文档中心
一、项目背景
业务方特殊需要,原来有涉密网的文档中心,办公网、外网的采用线下的方式传阅,无法保证文档的安全性。
二、项目收益
量化收益:
1.推广多地使用,每月平均uv 800+、pv 15000+
2.文档数:涉密网665;百度内网396
其他收益:
1.安全性: 区分涉密网络、百度内网、外网,文档权限精准到个人
2.准确性: 可避免因作业员查看错误版本导致数据错误
3.便于管理: 通过平台日志,可判断作业员是否有查阅
三、项目职责
个人担任项目和产品负责人,团队前端2人,后端1人,测试2人。
项目二:数据合规平台建设
一、项目背景
自动驾驶汽车数据采集的数据类型可以分为五类,即:基本属性数据、环境感知数据、运行控制数据、应用服务数据以及用户个人数据。其中,环境感知数据中包含了车辆道路实时采集的目标物数据,如行人、车辆、车牌、建筑物及道路交通状况的数据。这部分数据涉及到我国国家安全信息,如军事管理区、国防科工等涉密单位、党政机关等重要敏感区域的数据信息等,所以,对于这部分数据的采集需要严格按照国家测绘相关法律法规来监管执行。
二、项目目标
建立商业化数据合规的交付能力和质量标杆,提高处理效率降低生产成本,让项目价格更具竞争力
三、项目收益
搭建合规平台,生产识别自动化,保障多项商业项目接入落地。
四、项目职责
个人担任产品和项目负责人,团队产品2人,前端研发1人,后端研发6人。
项目三:AI智能助手
一、痛点分析:
在深入了解xx产线的生产过程中,发现生产组长在平台上的痛点主要集中在过程管理和流程操作方面。目前,这些主要依赖人工操作和监控,导致组长投入巨大的成本,且无法及时监控业务的进展和潜在风险。因此,我们希望给组长提供一种更高效、科学的方式。
1.过程管理:
1)交付进展:若组长不及时关注交付进展,交付日期无法保证。
* 信息对齐:前后工序间、各基地间需要需要半天级,甚至小时级对齐进展,更新在知识库里。
* 刷新平台:当前没有合适的进度看板,组长在平台的“计划列表”页面反复刷新,一天刷新100+次/人。
2)人员监控:过程会引起空产或作业非高优任务的现象
* 空产情况:天级约有120次在内网通上报“空”,需要组长紧急调配任务。
* 人力利用:平均组长耗时1h/天做线下人员管理,保障作业员当前做的是高优任务。
2.流程操作:
1)流程繁琐:组长需要查阅文档在平台上操作,最高投入操作时间230min/天->约4h
2)操作错误:因全是组长人工保障,漏“工序”的现象在紧急交付的过程中虽是偶发但不可避免。
二、机遇分析:
借“AI agent”之力,助力实现高效工作
1)AI Agent是什么:一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体,具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。
2) 与原系统的关系:以交互的方式,调用原系统的能力,帮助用户更高效地完成需求。
三、项目收益:
释放用户在平台上的过程管理和操作类耗时(生产组长方向预期从5.5h/天->0.5h/天)。
四、项目职责:
个人担任产品及项目负责人,团队产品经理3人,研发前端1人,后端4人,测试1人。
一、项目背景 业务方特殊需要,原来有涉密网的文档中心,办公网、外网的采用线下的方式传阅,无法保证文档的安全性。 二、项目收益 量化收益: 1.推广多地使用,每月平均uv 800+、pv 15000+ 2.文档数:涉密网665;百度内网396 其他收益: 1.安全性:
一、项目背景 自动驾驶汽车数据采集的数据类型可以分为五类,即:基本属性数据、环境感知数据、运行控制数据、应用服务数据以及用户个人数据。其中,环境感知数据中包含了车辆道路实时采集的目标物数据,如行人、车辆、车牌、建筑物及道路交通状况的数据。这部分数据涉及到我国国家安全信息,如军事