阿里云阿里云智能-AI Native 应用产品经理 - AI Coding / Agent 方向-北京&杭州
社招全职5年以上云智能集团地点:北京 | 杭州状态:招聘
任职要求
任职要求 基础要求 ● 本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、信息管理、自动化等相关专业优先。 ● P7:5 年以上产品经验,具备独立负责复杂产品模块或 0-1 产品落地经验。 ● P8:8 年以上产品经验,具备复杂产品线、平台型产品、ToB 商业化或跨团队产品负责人经验。 ● 有云计算、开发者工具、DevOps、低代码/平台工程、AI 产品、大模型应用、企业软件、研发效能平台等相关经验之一。 技术理解要求 ● 理解软件研发流程和工程工具链,熟悉需求、代码、测试、构建、发布、运维、缺陷管理等 SDLC 环节。 ● 熟悉大模型应用基本原理,理解 Prompt / Context Engineering、RAG、Tool Use、Function Calling、Workflow、Memory、Agent、模型评测等概念。 ● 对 AI Coding 产品有实际使用或设计经验,熟悉 Cursor、Claude Co…
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工作职责
岗位职责 1. 产品规划与方向定义 ● 负责 AI Native 应用方向的产品规划,重点围绕 AI Coding、Code Agent、研发智能体、企业知识管理智能体 等场景,定义产品定位、目标用户、核心场景、版本路线图和商业化路径。 ● 面向专有云客户的真实业务环境,识别高价值、高频、可验证的 AI 应用场景,判断哪些能力适合标准产品化,哪些能力适合行业模板化,哪些能力适合项目定制化。 ● 跟踪国内外 AI Coding、Code Agent、Developer Tools、Agent Infra、LLMOps、Agent-Eval 等方向的发展趋势,形成产品洞察和竞争分析。 2. AI Coding / Code Agent 产品设计 ● 负责 AI Coding 类产品的核心能力设计,包括但不限于:代码库理解、研发知识问答、需求到任务拆解、代码生成、代码重构、单测生成、缺陷修复、变更解释、迁移改造、运维排障等。 ● 设计 Code Agent 的完整任务链路,包括用户意图识别、上下文构建、工具调用、计划生成、代码修改、测试验证、结果解释、人工确认、权限控制与回滚机制。 ● 围绕企业级研发流程,打通代码仓库、制品库、CI/CD、缺陷管理、需求管理、文档知识库、权限系统、审计系统等工具链。 3. Agent 工程能力产品化 ● 将大模型、RAG、Function Calling / Tool Use、Workflow、Memory、Multi-Agent、评测系统、可观测性、安全护栏等技术能力,转化为可被业务用户和研发团队使用的产品能力。 ● 定义 Agent 的运行机制和产品边界,包括任务规划、工具编排、上下文管理、权限模式、人机协同、失败恢复、日志追踪、结果验收等。 ● 与相关团队协同,推动从 Demo / PoC 到生产级产品的演进。 4. 专有云场景落地 ● 深入理解专有云、私有化部署、数据不出域、权限隔离、信创适配、安全合规、离线环境、客户侧交付等场景约束。 ● 面向政企客户、行业客户、内部研发团队开展需求调研、场景共创、PoC 验证和产品化沉淀。 ● 将项目交付过程中的共性需求抽象为标准能力、行业模板、最佳实践和产品包,提升复制效率。 5. 评测、指标与闭环 ● 建立 AI Coding / Agent 产品的效果评估体系,包括任务完成率、代码采纳率、一次通过率、测试通过率、缺陷修复率、节省工时、用户留存、客户满意度等指标。 ● 设计离线 Benchmark、真实任务集、客户验收标准、灰度评估机制和反馈闭环,解决 Agent 产品“能跑”到“可靠、可控、可交付”的问题。 ● 联动算法和工程团队,基于真实用户反馈、失败样本、日志数据,持续优化模型效果、工具链设计和产品体验。 6. 商业化与解决方案包装 ● 参与 AI Native 应用的产品包装、版本规划、定价策略、解决方案材料、标杆案例和客户汇报。 ● 将 AI Coding / Agent 能力从单点工具,升级为面向行业客户的“研发提效、软件现代化、知识资产沉淀、工程能力升级”解决方案。
包括英文材料
学历+
DevOps+
https://roadmap.sh/devops
Step by step guide for DevOps, SRE or any other Operations Role in 2025
https://zhuanlan.zhihu.com/p/562036793
DevOps中的Dev指的是Development(开发),Ops指的是Operations(运维),用一句话来说,DevOps就是打通开发运维的壁垒,实现开发运维一体化。
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
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