米哈游大模型产品经理（AI基建）
任职要求
1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业优先。 2.对云计算、机器学习平台、或开发者工具有兴趣。 3.具备结构化思考能力，能够把复杂技术问题转化为清晰的产品方案。 加分项 1.了解基础技术概念，如 Linux、Docker、Kubernetes、机器…
工作职责
岗位描述 我们在寻找一位对云基础设施、AI 基建和机器学习平台感兴趣的校招产品经理。你将深度参与建设面向算法工程师、研发工程师的平台产品，涵盖数据处理、模型训练、模型部署、资源调度、开发者工具和成本优化等方向。 我们希望你不仅热爱产品设计，也热爱技术和工程实现，未来成长为具备技术思维的产品经理。 工作职责 1.理解和挖掘算法工程师和研发工程师在模型开发过程中的真实需求。 2.深度参与某个平台模块的迭代，如训练任务管理、GPU 资源调度、模型部署、权限管理、监控告警、成本分析等。 3.输出高保真的Demo和产品方案，推动研发、设计、测试等团队协作落地。 4.关注用户体验，优化web控制台、CLI、文档的使用体验。 5.结合数据和用户反馈，持续提升平台易用性、稳定性和利用率。
1、负责 Agentic Coding 相关产品的整体规划与落地，包括但不限于：AI Coding Agent 的能力设计（Planning、Tool Use、Multi-step Reasoning、Memory、Reflection 等），编码、调试、测试、重构、代码审查等 Agentic 工作流设计； 2、深度理解 LLM 在软件工程场景中的能力边界与工程约束，将模型能力转化为稳定、可规模化的产品功能； 3、与算法、工程团队紧密协作，推动：Prompt / Tool / Agent 框架设计，模型能力评估与迭代（如代码正确率、执行成功率、任务完成率等）； 4、设计和优化 AI Coding 产品的用户体验，包括：IDE / Web / CLI 等使用形态、Human-in-the-loop 交互机制、失败兜底与可解释性设计； 5、持续跟进 AI Coding、Agent、LLM Infra 领域的前沿进展，将研究与工程能力转化为产品竞争力； 6、参与产品上线后的数据分析、用户反馈闭环和长期路线图规划。
岗位职责 1. 【大模型全流程管理】深入大模型从训练到部署的全流程，理清并分析数据在不同阶段对模型的影响，确保模型的准确性与效率； 2. 【设计与实施数据处理平台】负责数据平台的设计与优化，协同数据工程师与算法团队对齐迭代模型所需的数据生产方案和平台能力，搭建高效的数据处理工具。确保数据的清洗、分类与机构化处理高效进行； 3. 【评估与优化模型】参与模型效果评估与优化工作，基于数据分析反馈，提出有效的优化策略，确保AI模型的持续改进与应用效果。 4. 【数据生命周期管理】深入理解各类数据的来源、特性与用途，确保数据质量与合规性；追踪数据生命周期，确保数据可追溯、可还原、可解释。
岗位职责 1. 【大模型全流程管理】深入大模型从训练到部署的全流程，理清并分析数据在不同阶段对模型的影响，确保模型的准确性与效率； 2. 【设计与实施数据处理平台】负责数据平台的设计与优化，协同数据工程师与算法团队对齐迭代模型所需的数据生产方案和平台能力，搭建高效的数据处理工具。确保数据的清洗、分类与机构化处理高效进行； 3. 【评估与优化模型】参与模型效果评估与优化工作，基于数据分析反馈，提出有效的优化策略，确保AI模型的持续改进与应用效果。 4. 【数据生命周期管理】深入理解各类数据的来源、特性与用途，确保数据质量与合规性；追踪数据生命周期，确保数据可追溯、可还原、可解释。
1.策略设计：负责大模型在AI Agent 及多个高价值专业垂类（金融、医疗、法律、科研等多元方向皆可）的后训练数据策略，制定针对行业深度、复杂推理与交互合成等核心能力的数据体系标准； 2.链路与协同：紧密衔接算法与数据标注团队，搭建数据生产标准与质量评估体系；协同推进自动化清洗、数据合成与人工标注的高效流转，保障高质量数据的连续交付； 3.**评测与环境：针对“难求解、易验证”的复杂垂类与 Agent 任务构建科学的动态评测集（Benchmarks）；协同研发搭建前沿模型训练所需的底层验证与交互环境（Sandbox / RL Environment）。