机器学习平台交互设计（深圳）

1.全链路交互设计落地：负责太极平台Web端交互设计，包含需求拆解、信息架构梳理、流程梳理、原型设计、交互规则定义、异常场景、等完整交互方案输出，支撑核心业务迭代； 2.体验优化与可用性提升：针对平台复杂操作流程、高频场景等痛点，持续优化交互体验，用数据分析用户路径、降低用户操作成本，提升平台易用性。并搭建建迭代平台交互规范、推动规范落地复用； 3.需求研判与方案输出：深度参与产品需求评审、方案讨论，从交互视角评估需求合理性、流程可行性、提供专业优化建议； 4.跨团队协同落地：对接产品、前端、后端、测试、算法团队，跟进设计还原、开发落地、测试验收，解决落地过程中的交互适配、兼容、逻辑问题，保障设计1:1高质量落地； 5.用户研究与体验复盘：参与用户调研、可用性测试、线上体验问题复盘，，驱动产品持续迭代优化。跟进B端AI中台交互设计趋势，结合业务特性创新交互模式，沉淀行业可复用的复杂系统交互设计方法论。