腾讯智能体开发平台-开发者产品运营-北京/上海
任职要求
1.本科及以上学历，市场营销、商业、计算机科学或相关专业者优先； 2.具备3年及以上产品营销经验，其中2年及以上专注于人工智能或公共云产品营销领域，深刻理解人工智能技术、视频、机器学习或公共云平台； 3.具备优秀的技术文档编写能力，有大型开源社区或者…
工作职责
1.深入了解开发者需求、市场趋势和行业格局，提供基于开发者数据的洞察和建议； 2.通过常态化开发者运营，获取开发者痛点；关注行业竞争情况，感知主要竞品动态；进而提出产品需求，协同产研保障社区体验和竞争力领先； 3.负责开发者引流渠道运营，制定渠道合作策略建立合作关系，形成稳定的社区合作模式，为平台带来稳定的开发者增量； 4.设计社区运营活动体系，通过活动体系的设计到达推动用户使用社区和留存、以及召回活跃的目的； 5.负责开发者官网日常运营、文档运营工作；创作高质量的营销内容，包括数据表、白皮书、案例研究和网站内容，将复杂技术概念转化为易于理解的材料。
1. 产品设计与实现： • 需求调研：通过多种方式收集并分析客户对于智能体应用的需求（如新能源投前决策、新能源运营管理等），确保产品设计能够精准解决这些痛点； • 产品架构设计：参与设计智能体应用的产品架构，确保其具有良好的扩展性和兼容性，能够满足包括能源行业在内不同场景（如新能源投前决策、新能源运营管理、客服运维、资产/电力交易等）的需求； • 产品功能设计：基于需求调研和产品架构，针对包括能源行业在内不同场景的需求进行智能体应用的详细功能设计，包括但不限于多智能体角色定义、工作流搭建、提示词工程、MCP工具设计、知识库搭建； • 大模型协同迭代：与数据科学家协作，定义、整理能源行业时序大模型和语言大模型的训练数据、特征工程及评估指标； • 产品需求文档产出：基于产品功能设计，撰写详细的产品需求文档（PRD），明确智能体应用的功能特性、用户流程、交互设计等，为开发团队提供清晰的指导； • 跨团队协作产品落地：与研发、设计、测试等部门紧密合作，协调资源，推进项目进度，确保产品按时高质量上线； 2. 产品培训及售前支持： • 材料输出及培训说明：负责编制智能体应用相关的文档资料，如产品白皮书、使用手册等，组织针对内外部的培训活动讲解产品核心价值、功能特点及其应用场景； • 业务拓展售前支持：协助业务团队完成售前阶段的产品交流和方案演示，解答客户疑问，促进业务转化； 3. 产品迭代及运营支持： • 产品优化迭代：定期回顾产品运营数据，根据运行情况和客户反馈，推动智能体应用持续迭代升级，保持产品竞争力； 4. 行业洞察与竞品分析： • 行业洞察：持续跟踪AI技术及智能体应用的前沿趋势，特别关注在投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等领域的最新发展； • 竞品分析：进行深入的市场和竞争对手分析，识别市场机会和威胁。
1.负责腾讯云大模型产品在海外的运营，根据产品所处生命周期，联动商业化团队制定并输出相应策略进行推广，为产品目标负责； 2.深入了解海外企业的需求，提供相应的大模型方案建议并帮助企业落地大模型应用，并提供相应的产品需求，协同保障产品竞争力； 3.构建第三方交付合作机制，进行海外版本交付和功能运营的工具建设，同时搭建伙伴交付机制并进行相应的赋能； 4.结合案例/热点/产品竞争力，制定相应的商机拓展计划、官网引流与Campaign宣传策略，为平台持续提升外部声量和稳定的增量抓手； 5.建设数据运营体系，包括通过全链路的转化数据跟进，挖掘异动原因，提出改善点；成本管理和优化；激励政策制定等； 6.负责日常运营，对内持续沉淀相关SOP与文档，帮助内部/伙伴提效；对外持续构建案例，打造竞争力。
1. 产品设计与实现： • 需求调研：通过多种方式收集并分析客户对于智能体应用的需求（如客服提效、智能运维等），确保产品设计能够精准解决这些痛点； • 产品架构设计：参与设计智能体应用的产品架构，确保其具有良好的扩展性和兼容性，能够满足不同场景（如投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等）的需求； • 产品功能设计：基于需求调研和产品架构，针对不同场景的需求进行智能体应用的详细功能设计，包括但不限于多智能体角色定义、工作流搭建、提示词工程、MCP工具设计、知识库搭建； • 产品需求文档产出：基于产品功能设计，撰写详细的产品需求文档（PRD），明确智能体应用的功能特性、用户流程、交互设计等，为开发团队提供清晰的指导； • 跨团队协作产品落地：与研发、设计、测试等部门紧密合作，协调资源，推进项目进度，确保产品按时高质量上线； 2. 产品培训及售前支持： • 材料输出及培训说明：负责编制智能体应用相关的文档资料，如产品白皮书、使用手册等，组织针对内外部的培训活动讲解产品核心价值、功能特点及其应用场景； • 业务拓展售前支持：协助业务团队完成售前阶段的产品交流和方案演示，解答客户疑问，促进业务转化； 3. 产品迭代及运营支持： • 产品优化迭代：定期回顾产品运营数据，根据运行情况和客户反馈，推动智能体应用持续迭代升级，保持产品竞争力； 4. 行业洞察与竞品分析： • 行业洞察：持续跟踪AI技术及智能体应用的前沿趋势，特别关注在投前决策、运营管理、客服运维、资产交易等领域的最新发展； • 竞品分析：进行深入的市场和竞争对手分析，识别市场机会和威胁。
1、政企客户高价值 AI 场景挖掘： AI产品在教育科研、民生服务、文化文旅、智能硬件、客服等重点场景的 AI 机会，识别能带来高速增长的 AI 场景，将客户痛点转化为基于大模型的 Token 消耗方案。 2、MaaS 架构设计： 负责 AI Native 客户的端到端方案设计，包括但不限于 RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）工作流、行业模型微调以及多模态能力的落地。 3、技术落地与陪跑： 具备复杂AI agent项目的落地实践经验，理解客户的业务场景和需求，帮助客户快速构建 AI 应用。 确保 AI 场景在实际生产中的落地，并持续优化以提升 Token 的质量与消耗规模。 4、行业能力沉淀： 将零散的项目经验提炼为标准化的行业解决方案，参与内部产品与研发部门沟通协调，促进解决方案落地及产品迭代，包括商务模式、项目进度、产品及服务交付等；可复用的行业解决方案与最佳实践并负责和各区域协同落地，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。 5、商业闭环驱动： 对 Token 消耗量及业务活跃度负责，负责客户接入及接入后的持续成功。从技术视角协助团队创新商业策略，实现规模与技术口碑的双赢。 6、AI 市场心智建设：联动AI解决方案、产品、市场等团队，打造面向细分市场与重点客户的价值主张；策划并执行线上线下技术研讨会、Demo演示等活动，激发客户兴趣，传递技术价值，赢得客户信任。 7、售前项目支持：配合 BTE 等高质量完成售前相关工作；