网易平台产品经理（精英实习）
任职要求
1. 2026年毕业的硕士（或者优秀本科）学历，计算机、自动化、软件工程、通信等软件开发类专业优先; 2. 对用户需求敏感，具备优秀的产品思维和数据分析能力，熟练掌握Axure、Figma、Visio、思维导图等产品设计工具； 3. 优秀的学习能力、持续的学习习惯和良好的适应能力，在新环境中能快速融入并迅速成长； 4. 优秀的领导力，演讲、沟通、组织与协调能力，能有效融入团队并清晰、准确的在团队中传达自己的想法； 5. 有过较完整的互联网产品实习经验，尤其大厂B端产品实习经验优先，参与过能效提升类（如OA、低代码平台、内部系统优化）项目更佳； 6. 可近期入职，能够保证每周4-5天实习，持续6个月以上。
工作职责
1.协助产品经理进行产品全流程管理，参与需求分析、原型设计、开发跟进及效果复盘，熟悉互联网B端产品从设计到落地的完整流程； 2.负责核心项目的日常辅助工作，包括但不限于： -使用Axure/Figma等工具完成高保真原型设计； -输出清晰专业的PRD文档，并与技术团队高效协同； -基于用户体验原则优化交互细节，提升产品易用性； -与设计、研发、测试等多团队紧密配合，推动产品功能按时高质量交付； 3.收集并分析用户反馈及产品数据，协助制定迭代优化方案，驱动产品持续改进。
1.协助产品经理进行产品全流程管理，参与需求分析、原型设计、开发跟进及效果复盘，熟悉互联网B端产品从设计到落地的完整流程； 2.负责核心项目的日常辅助工作，包括但不限于： -使用Axure/Figma等工具完成高保真原型设计； -输出清晰专业的PRD文档，并与技术团队高效协同； -基于用户体验原则优化交互细节，提升产品易用性； -与设计、研发、测试等多团队紧密配合，推动产品功能按时高质量交付； 3.收集并分析用户反馈及产品数据，协助制定迭代优化方案，驱动产品持续改进。
1. 协同战略制定：牵头制定京东零售电商与本地生活团队的深度合作战略，围绕用户互通、权益共享、场景联动等方向，设计双方导流与业务增长的整体方案。 2. 跨团队协作管理：统筹协调两大业务团队，搭建高效沟通机制，明确合作目标与分工，推动跨部门项目落地，解决合作过程中的资源冲突与业务分歧。 3. 增长策略落地：以提升相互导流效率和GMV规模为核心目标，通过数据洞察用户需求，策划针对性的联合营销活动、权益捆绑方案，实现业务双向赋能与规模扩张。 4. 产品方案设计：主导设计打通零售电商与本地生活服务的产品功能与用户体验流程，优化跨业务场景的用户转化路径，提升用户在不同业务间的消费意愿与活跃度。 5. 团队管理与赋能：带领产品团队，制定成员成长计划，通过业务复盘、技能培训提升团队专业能力，打造能快速响应业务变化的高战斗力团队。 6. 合作效果评估：建立科学的协同业务数据监测体系，定期评估合作效果，基于数据反馈调整策略，持续优化合作模式与资源投入。
阿里云旗下的 Al Coding创新团队，致力于革新软件开发 paradigm。我们正在打造下一代AI驱区动的智能开发工具产品，旨在彻底改变开发者的工作方式。我们的产品覆盖 Al native IDE、智能编程助手等多元化产品形态，通过尖端 AI 技术提供智能化功能和流畅体验，显著提升开发效率与创新力。我们正寻找富有激情、创造力和前瞻性思维的精英人才加入，共同定义软件开发的未来。 1. 负责基于大语言模型的AI Coding产品核心能力的开发工作，实现复杂问题分析与理解、代码生成与测试等功能，包括AI Coding智能体、复杂工程理解、自动化记忆感知、大规模知识管理等。 2. 负责大模型训练相关工程与算法能力，例如模型数据合成、模型与智能体评测、与算法团队合作模型训练等工作。 3. 持续优化和改进平台架构，提高系统的可用性、稳定性和扩展性。确保全球化多地域复杂分布式架构的稳定与高性能。 4. 跟踪最新的人工智能技术进展，评估并实现可能的技术解决方案以满足业务需求。 5. 与产品经理和运营团队紧密合作，确保技术实现能够满足产品规划和用户需求。
阿里云旗下的 Al Coding创新团队，致力于革新软件开发 paradigm。我们正在打造下一代AI驱动的智能开发工具产品，旨在彻底改变开发者的工作方式。我们的产品覆盖 Al native IDE、智能编程助手等多元化产品形态，通过尖端 AI 技术提供智能化功能和流畅体验，显著提升开发效率与创新力。我们正寻找富有激情、创造力和前瞻性思维的精英人才加入，共同定义软件开发的未来。 1.负责基于大语言模型的AI Coding产品核心能力的开发工作，实现代码续写、复杂问题分析与理解、代码生成与测试等功能，包括：代码补全、行间建议预测（NES - Next Edit Suggestion）、AI Coding智能体等； 2. 负责大模型训练相关工程与算法能力，例如模型数据合成、模型与智能体评测、与算法团队合作模型训练等工作； 3. 持续优化和改进平台架构，提高系统的可用性、稳定性和扩展性。确保全球化多地域复杂分布式架构的稳定与高性能； 4. 跟踪最新的人工智能技术进展，评估并实现可能的技术解决方案以满足业务需求； 5. 与产品经理和运营团队紧密合作，确保技术实现能够满足产品规划和用户需求，有一定项目管理经验。