阿里云阿里云智能-AI Agent 产品商业化策略运营-秒悟-杭州
任职要求
1、3~6 年 SaaS / 订阅制 / 互联网产品的商业化、定价、策略或增长运营经验； 2、极强数据敏感度：熟练 SQL，能独立完成数据分析工作； 3、具备完整"发现问题—定策略—落地—复盘"闭环经验，主导过至少一次营收拐点级项目； 4、对 AI 产…
工作职责
我们正在打造面向下一代开发者与知识工作者的 AI 原生产品，覆盖 Vibe Coding（AI 驱动的自然语言编程）与 AI 协同办公两大场景。商业化策略运营岗位对整体营收数据负责，通过数据洞察和策略设计，帮助产品提升toC和toB的商业化营收数据。 1、对 产品营收指标负责：MRR、ARR、Paid Users、ARPU等； 2、设计并落地商业化核心策略：如促销策略、激励方案、定价方案、漏斗优化； 3、定期做营收诊断：识别流失/降级/低付费转化的核心症结，给出可落地的策略动作。 4、联动增长、产品、财务团队做定价实验和 Pricing Page 迭代，管理定价 A/B Test 全流程。 5、搭建商业化数据看板：数据驱动增长； 6、关注 AI 产品行业定价和商业化演进，具备行业视角。
我们正在搭建面向外卖业务的数据分析型 AI Agent——一个能让运营、商分、城市经理用自然语言完成"取数 → 分析 → 归因 → 决策建议"全链路的智能产品。你将作为该 Agent 的核心产品负责人，把扎实的商业分析方法论沉淀为产品能力，让 AI 替代大量重复的人工分析,放大每一位业务同学的判断力。 这是一个业务理解 × 数据能力 × AI 产品三者交叉的岗位,适合既懂外卖业务、又做过数据分析、并已上手 AI Agent 实操的复合型人才。 1. 产品规划：负责外卖场景数据分析 Agent 的整体产品规划与路线图,定义从指标查询、异动归因、专题分析到决策建议的核心能力边界与演进节奏。 2. 场景拆解：深入外卖核心场景(单量、转化、履约时效、补贴 ROI、商家经营、骑手运力、城市供需等),将真实分析需求拆解为 Agent 可执行的任务流与工具链(Text2SQL、指标体系、归因框架、报告生成等)。 3. 能力共建：与算法/工程团队共建 Agent 底层能力——意图理解、指标语义层、多步推理、工具调用(取数、可视化、归因模型)、结果可信度校验等,推动准确率、可用性与响应效率持续提升。 4. 方法论沉淀：把成熟的商业分析框架(异动归因、漏斗拆解、对比/下钻、敏感性分析等)产品化、模板化,内化为 Agent 的"分析能力",而非简单问答。 5. 效果度量：建立 Agent 的评测与质量体系(回答准确率、采纳率、分析深度、幻觉率、人工返工率等),用数据驱动产品迭代。 6. 业务落地：推动 Agent 在商分、运营、城市团队的规模化使用,沉淀高频场景的最佳实践,以实际的人效提升与决策质量衡量产品价值。
我们正在搭建面向外卖业务的数据分析型 AI Agent——一个能让运营、商分、城市经理用自然语言完成"取数 → 分析 → 归因 → 决策建议"全链路的智能产品。你将作为该 Agent 的核心产品负责人，把扎实的商业分析方法论沉淀为产品能力，让 AI 替代大量重复的人工分析,放大每一位业务同学的判断力。 这是一个业务理解 × 数据能力 × AI 产品三者交叉的岗位,适合既懂外卖业务、又做过数据分析、并已上手 AI Agent 实操的复合型人才。 1. 产品规划：负责外卖场景数据分析 Agent 的整体产品规划与路线图,定义从指标查询、异动归因、专题分析到决策建议的核心能力边界与演进节奏。 2. 场景拆解：深入外卖核心场景(单量、转化、履约时效、补贴 ROI、商家经营、骑手运力、城市供需等),将真实分析需求拆解为 Agent 可执行的任务流与工具链(Text2SQL、指标体系、归因框架、报告生成等)。 3. 能力共建：与算法/工程团队共建 Agent 底层能力——意图理解、指标语义层、多步推理、工具调用(取数、可视化、归因模型)、结果可信度校验等,推动准确率、可用性与响应效率持续提升。 4. 方法论沉淀：把成熟的商业分析框架(异动归因、漏斗拆解、对比/下钻、敏感性分析等)产品化、模板化,内化为 Agent 的"分析能力",而非简单问答。 5. 效果度量：建立 Agent 的评测与质量体系(回答准确率、采纳率、分析深度、幻觉率、人工返工率等),用数据驱动产品迭代。 6. 业务落地：推动 Agent 在商分、运营、城市团队的规模化使用,沉淀高频场景的最佳实践,以实际的人效提升与决策质量衡量产品价值。
1. 用户需求洞察，设计科学的需求洞察路径，深度调研企业员工日常工作场景，挖掘效率瓶颈与体验优化点，转化为可落地的AI产品功能； 2. 产品设计与规划，负责企业级AI效率产品的全生命周期管理，围绕员工生产力提升及工作体验优化，设计AI产品核心能力（如智能助手、自动化流程、知识管理、数据分析等）； 3. 产品实施落地，联动技术、算法、设计团队，推动AI产品功能落地，确保最终实施与产品目标对齐； 4. 数据驱动优化，建立产品效果评估体系，持续优化AI产品能力。关注AI伦理与数据安全，设计合规机制保障企业信息隐私； 5. 行业前瞻性调研，跟踪AI领域技术突破，探索其在企业效率场景的创新应用。
1、负责大模型+AI Agent 技术在robotaxi行业内座舱、客服、流程提效等领域的创新应用落地 2、深入理解Agent 、RAG、SFT等领域知识，能基于应用场景设计构建合理的prompt ，并应用相关技术进行产品落地 3、建立科学的模型效果评估体系，定义关键指标，通过数据分析和A/B测试，持续驱动模型效果与产品体验的迭代优化 4、紧密跟踪大模型技术前沿与产品落地趋势，分析竞品动态，持续为产品创新提供新见解