阿里云ATH事业群-平台产品经理（AI手机）-杭州
任职要求
1、本科及以上学历，计算机相关专业优先，2 年及以上助手类 / 对话型大模型产品相关经验。 2、具备较强的逻辑思维、数据分析与产品策略判断能力，能统筹和推动复杂项目落地。 3、有技术背景或了解 Android 端开发的技术架构者优先，能与研发就发布、灰度、线上治理等平台机制高效对话。 4、具备用户同理心与需求洞察力，擅长从数据 /…
工作职责
1、主导产品迭代：主导手机标准化解决方案的功能设计、版本规划与迭代节奏，联合设计、研发、算法团队推动产品持续演进，为版本质量与线上体验负责。 2、建设平台基建：负责数据埋点、质量评审、线上实验、版本看护等平台基建能力建设，保障软件线上平稳运行，并为业务侧提供高效的数据与实验支撑。 3、推动厂商交付：对接其他手机厂商客户的合作需求，在平台视角完成需求定义、技术架构梳理与交付方案设计，完成落地并建立长期维护机制。
1. 负责智能运营平台的产品规划与设计，为客户运营团队、产品运营团队等内部角色构建智能化运营工作台，支撑客户从获取、激活、留存、转化到服务的全生命周期运营线上化； 2. 负责智能客服与导购Agent产品的设计与迭代，搭建“智能+人工”的分层服务体系，设计全AI Agent自主服务、AI Copilot辅助人工服务以及智能导购推荐等产品形态，持续提升自助解决率和客户满意度； 3. 设计客户全生命周期运营工具，包括客户分层分群、智能标签体系、健康度评分、经营洞察、自动化运营策略触发等，实现从“经验驱动运营”向“AI驱动运营”的转变； 4. 探索LLM与Agent技术在运营与服务场景的深度落地，包括导购Agent（基于用户意图的主动推荐与交易撮合）、运营策略自动生成、智能工单处理、问题诊断与归因等，推动客户服务与运营工具的全面智能化升级； 5. 搭建运营数据监控与效果分析体系，定义核心指标（如自助解决率、转人工率、首解率FCR、客户NPS、激活率、留存率等），通过数据驱动运营策略的持续迭代。
1. 负责智能营销平台的产品规划与设计，覆盖智能外投、落地页智能生成、内容素材创编、营销活动自动化等场景，通过AI能力大幅提升营销效率与转化效果； 2. 设计面向用增运营团队的智能投放工具，包括投放策略自动优化、素材智能生成与优选、投放效果诊断与归因分析等功能，推动从“人工调优”向“Agent自动决策”演进； 3. 搭建智能落地页生成系统，基于大模型与AIGC能力，实现针对不同客户场景、行业特征的个性化落地页自动生成、A/B测试与持续优化； 4. 负责营销自动化引擎的产品设计，包括智能触达（邮件/短信/站内消息/外呼）、营销画像构建、活动Agent、营销策略智能推荐等模块，支撑全渠道个性化营销闭环； 5. 与用增运营、客户运营团队紧密合作，深入理解内部用户的营销诉求，将业务需求转化为可落地的产品方案，持续迭代优化平台能力。
● 岗位定位： 你将负责铸造新一代AI视频生产的基石——一个超大并发、低延迟、高倍速、可智能扩展的AI Native媒体底座。我们正在重新定义视频生产的底层范式——不是在传统媒体技术上做修补，而是重塑AI时代视频底座的标准，以AI Native的方式从重构媒体引擎、媒资系统与媒体工作流引擎，为上层无限的创意Agent提供源源不断的动力，支撑Agent高效任务调度与海量视频的7*24自动化生产。 ● 核心职责 1. AI Native媒体底座统一与架构设计 ● 设计底层媒体服务平台架构，包括媒体引擎、媒资系统、媒体工作流引擎的统一规划与演进。 ● 设计GPU驱动、云原生的媒体处理架构，实现计算（转码、合成、渲染、推理等）、存储（素材、模型等）与调度的解耦，构建统一、弹性的AI媒体技术基石。 ● 多模态AI媒资体系：设计并实现统一的多模态AI媒资内容理解与搜索服务，同时对模型、数据集、提示词、素材、成片及其关联关系进行智能管理与挖掘。 ● 设计统一的智能媒体工作流引擎：在通用AI工作流引擎的基础上融合音视频特性，以编排与驱动上层Agent定义的复杂视频生产pipeline。 2. AI Native媒体关键技术攻坚 ● 攻关视频生成、编辑、合成场景的高性能媒体处理技术，解决大规模任务下多层视频流/文件、特效、音频轨道的实时并行渲染合成难题，突破传统框架在生成式场景下的性能瓶颈。 ● 优化AI驱动的媒体内容分析能力：研发面向视频生成的智能内容理解技术，涵盖视频摘要与结构化、场景分割、镜头解析、语义对齐等，为上层Agent精准决策提供多维数据支撑。 ● 构建为实时交互而生的流媒体生成框架，从传输、模型编排、流媒体性能等维度优化端到端延时，打破"提交-等待"模式，为上层Agent实现"所言即所见"的创作体验提供技术底座。 3. 算法工程与性能优化 ● 极致化媒体处理与流式生成性能：深入GPU底层，对编解码、合成渲染等核心引擎算子极致调优，在实时流媒体生成场景将"指令-生成-反馈"循环极致压缩，实现真正的实时创作。 ● 负责多模态AI模型或ComfyUI工作流的工程化落地与推理优化，包括模型量化、并行推理、显存调度、Batching策略等。 ● AI媒体工作流调度与优化：深入分析AIGC工作流的复杂依赖关系与性能瓶颈，动态优化工作流活动的执行路径与资源分配，缩短从创意到成片的端到端耗时。 ● 建立算法性能基准体系，实现端到端生产链路的延迟/倍速、吞吐、成本三角平衡。 4. 仿真与评测自迭代系统 ● 设计并构建AI视频生产的自动化评测与仿真平台，覆盖视频生成效果评估、生产链路稳定性测试、多模态输出一致性验证等维度。 ● 引入AI驱动的评测机制，通过多模态大模型构建自动打分、缺陷识别、回归对比等智能评测能力，替代人工主观评估。 ● 构建数据飞轮闭环：评测结果→问题定位→模型/系统优化→再评测，推动平台能力自迭代持续进化。
1. 负责模型侧从免费用户到付费用户的转化漏斗优化，提升模型付费客户总数 2. 搭建模型客户成功体系，提升30日留存与复购率，降低客户流失 3. 针对SMB/B层客户提供模型标准化方案与量化ROI证明，推动规模化商用 4. 聚焦模型Token消耗及Gaap营收增长，设计分层定价策略和促销活动 5. 监测并优化主站超级流量页面整体流量转化率，提升自然流量变现效率