App 產品經理
職缺描述
你將與App開發團隊一同完成任務，App開發團隊中包含App工程師、後端工程師、UIUX設計師、QA品保團隊，按計劃完成App相關功能的開發，並且為使用者提供一個很棒的體驗，幫助使用者們更瞭解GoMore運動分析與智能教練等產品的價值，甚至讓他們愛上這樣的服務；在App專案中，你扮演其中一個很重要的核心角色，我們需要你：
1.設計使用者體驗，讓使用者透過Mobile App在運動場景中能獲得舒適且流暢的體驗，進而幫助使用者在運動能力獲得提升。
2.正確展示GoMore運動分析與智能教練服務，首先你需要掌握各分析資訊的意義，並且正確傳遞GoMore各項服務的意義；關於各項運動分析的知識，將由Fitness Core Tech團隊提供。
3.有良好的溝通能力，能理解任務目標，幫助團隊形成共識並齊心朝目標前進，協調資源與掌握時程進度，定期/不定期回報狀況。
4.能主動思考產品價值及未來各種可能的發展性，設計更好的產品與服務。
GoMore專注於專業運動科學及AI人工智慧教練解決方案，透過複雜的生理訊號對於運動的重要性，能讓我們即時瞭解身體狀況，並協助使用者能有效率的運動，打造個人化的體力模型，提供即時專業的生理指標及AI人工智慧教練指導方針給使用者，同時可避免運動傷害。在GoMore團隊中你將有機會學習到豐富的運動科學基礎，以及如何幫助個人提升基礎體能或強化運動能力，並一同設計軟硬體結合的應用場景。
你的工作職掌：
1.負責App產品規劃並參與開發過程，清楚定義產品目標、需求與使用情境、規劃功能、定義範疇與時程並且追蹤與管理。
2.釐清需求，需求可能來自不同的stakeholders，能溝通協調並解決之間的矛盾，並提出最適當的解決方案。
3.良好的溝通能力與時程管理能力，能如期如質交付產品/功能。
需要積極學習並熟悉GoMore產品，了解運動科學，並將其精神正確的呈現在App上，讓使用者能清楚感受到其幫助。
4.我們在找一位喜歡運動，並且有App相關經驗的伙伴，如果你也認同GoMore理念，我們
誠摯邀請您提供你的履歷及App相關經驗或成績，若條件合適將有專人與你聯繫。
職務需求
- 工作經驗 3年以上
- 語文條件 英文(聽:中等、說:中等、讀:中等、寫:中等)
- 擅長工具
Adobe Photoshop ；Illustrator ;Sketch ；Zeplin
- 工作技能
專案溝通╱整合管理 ； 提案與簡報技巧證照
- 其他條件
- Web and Mobile UI/UX design experience
- Familiar with Design Thinking
面試流程
1.面談１小時，含１５分鐘自己與作品介紹
關於我們
【關於博晶醫電】 一群來自各領域運動與資料科學專家，專注於身體感知與科學化的運動訓練，以用戶體驗為研發核心，期望透過運動科學與科技的結合，讓全球人口，一起邁向更健康美好的未來！ 2011年成立，2014年獨立開發完成的體能感測計，獲得TIME雜誌評選為熱門穿戴科技；透過自身運動訓練體驗與運動生理學家研發完成體能演算法，同時獲得國際級訓練中心ETSU美國東田納西州立大學實驗驗證，並發表於全球指標權威機構ACSM美國醫學學會，專注於更直覺與科學化的運動訓練，以用戶體驗為研發核心，並透過奧林匹克等級教練訓練方法開發AI智能教練，提供專業的運動訓練所需的運動生理分析指標及AI智能教練解決方案。 GoMore專注於專業運動科學及AI智能教練解決方案，透過複雜的生理訊號對於運動的重要性，能讓我們即時瞭解身體狀況，轉化成有意義的數據，有鑑於市場多數的運動裝置僅提供運動相關記錄及簡易分析，往往使用者還是不了解實際的運動效益及明確的訓練方向，我們為了解決這些問題，並協助使用者能有效率的運動，以精密的體力演算法，打造即時且個人化的體能模型，提供即時專業的運動生理分析指標及AI智能教練指導給使用者，同時可避免運動傷害，讓科學化的教練訓練不再是遙不可及。 我們的願景是，結合全球物聯網夥伴，提供全球使用者不斷創新的GoMore AI教練服務，讓使用者可以更有效的運動，以提升生活品質。經營理念
創新驅動 透明溝通 團隊協作 精準執行主要商品 / 服務項目
一，人工智能教練： 真正聰明的運動，是依據自身的能力等級，投入合適的訓練。 GoMore 長期專注科學化運動研究， 打造適合不同用戶需求的人工智能教練引擎。 透過智能教練課表的引導，用戶將從各種強度適中的訓練中增進運動表現或體能，同時避免可能的運動傷害。 包括燃脂，跑步，馬拉松，活力，綜合運動訓練，青少年教練等， 二，運動與健康指標： 掌握關鍵指標，才能有效鍛鍊個人能力，提昇運動表現、促進健康。 GoMore 算法是智能教練的核心引擎，提供全方位運動與健康指標， 讓用戶以量化數據看到個人體能及運動表現，了解日常作息中各項活動對身體帶來影響，進而適度調整活動及作息。 三，訊號處理 訓練成效，來自看不見的訊號。 GoMore 演算工程收集人體活動所產生的訊號，轉換成具有意義的數據指標，以此來建立智能教練課表。這些訊號來源包括光體積變化描記圖法（PPG）、加速度感測器 （ACC）、陀螺儀（Gyro）以及心電圖（ECG）等等。
