数字营销本科
我负责系统学习消费者洞察、广告策略、计算广告与数据分析,并在真实课题中把传播问题拆成可验证假设。
我学到我学会了用数据理解传播与用户,而不是只凭创意作判断。
懂品牌的 AI 产品经理。
关注模型,也关心它是否真正对用户有用。
从模型能力、数据方法到产品体验,在真实约束中把 AI 做成可工作的系统。
从品牌传播出发,进入增长、模型评测与 AI 产品现场。每一段经历都回答一个更具体的问题。
我负责系统学习消费者洞察、广告策略、计算广告与数据分析,并在真实课题中把传播问题拆成可验证假设。
我学到我学会了用数据理解传播与用户,而不是只凭创意作判断。
我负责服务京东线上广告投放,将品牌目标拆为受众、渠道、时段、频控与素材规范,协同创意和媒介资源落地。
我学到我学会了把模糊的品牌目标,转译成团队可以执行和复盘的投放方案。
我负责把历届优秀案例和评语转成 RAG 知识库,搭建分类、检索、评分与理由生成的自动评审流程。
我学到我学会了把专家经验拆成可检索、可评分、可解释的 Agent 工作流。
我负责继续研究品牌传播、消费者洞察与人工智能应用,把品牌问题与产品、模型和数据方法结合。
我学到我建立了同时考虑品牌价值、产品体验与技术可行性的判断框架。
我负责梳理会员等级、积分规则与活动触点,推动 POS、小程序信息架构和会员码体验持续迭代。
我学到我学会了在系统、运营与游客体验的真实约束中设计闭环,并用数据验证增长。
我负责围绕模型问题定位、Rubric 自动化和提效工具,把模糊表现转成可执行、可追踪的迭代信息。
我学到我学会了区分模型、工程与评测问题,让评测标准真正进入产品迭代。
我负责推进 AI 输入法、SkillHub 与有效合成数据方法,建立从 Badcase、策略到回归验证的产品闭环。
我学到我学会了同时平衡模型能力、数据质量、工程边界和真实用户体验。
六个项目都按同一条证据链展开:背景、我的动作与最终结果。
语音输入要从转写升级为场景化表达,同时满足时延、事实保真与稳定回退。
社区 Skill 数量快速增长,但质量、语言和可用性差异让用户难以选择。
线上 Badcase 分散且难复现,常规扩写会放大噪声,无法稳定进入训练。
GUI 数据 SFT 后出现 GSB 负向,需要进一步定位是模型问题还是工程问题。
长城奖参赛作品逐年增长,评奖规范与历届案例经验需要沉淀成稳定资产。
活动参与增长,但用户数据颗粒度低、无法持续追踪,会员价值难沉淀。
我不只定义产品,也持续训练视觉判断:生成、选片、修图、拍摄、剪辑,再把内容放进真实传播场景。

从模型生成到人工选片、调色与版式,形成统一视觉语言。

在有限时间内完成创意、生成、合成与品牌化表达。

从概念命名到核心画面,再延展为真实活动空间。

用光线、运动与构图,让静物产生明确的视觉重心。

以镜头组织节奏,用后期把一次记录变成完整叙事。
预留给后续补充的 AIGC、摄影与剪辑原文件。
MIDJOURNEY · STABLE DIFFUSION · COMFYUI · 可灵 · SORA · PHOTOSHOP · PREMIERE · FINAL CUT
从 0 到 1 定义场景和价值,再把模型、工程与数据组织成能验证、能回流的产品系统。
从用户场景、能力边界到路由和回退,把模型能力组织成可靠体验。
把“模型不好”变成可定位的问题、可执行的标准和持续的数据飞轮。
理解品牌如何建立差异,也理解产品如何通过内容与运营形成长期关系。
AI 产品经理、策略产品经理,以及围绕大模型、Agent、评测、数据或 AI 营销产品的岗位。
既理解模型和 Agent 的产品约束,也有广告学与品牌传播训练,能够同时处理能力、体验和价值表达。
部分项目涉及内部业务与隐私。网站保留真实数量级和效果方向,对具体口径做必要脱敏。
可以。面试沟通中可结合岗位重点,进一步解释过程、关键决策和数据口径。
目前在北京,预计 2027 年毕业;可沟通北京及其他核心城市机会,具体到岗时间可协调。
邮箱 lucius.zhao@qq.com,电话 18811329010。也可以扫描侧栏二维码保存联系方式。