阿里云阿里云智能-AI原生产品架构师(AI Native Product Architect)-公共云业务-杭州/北京/成都/广州
任职要求
• 5年以上B端产品经理或售前/咨询经验，有AI/LLM相关产品或企业数字化转型项目经历；本科及以上，计算机、软件工程等相关专业优先 • 强执行力，擅长从0到1推动产品落地，清晰定义关键里程碑并合理调配资源；能驾驭多模块、松耦合的平台型系统设计，理解Agent架构核心范式（会话管理、记忆机制、权限模型），能与架构师对等讨论技术方案 • 优秀的方案呈现与客户沟通能力，能独立主导面向客户一号位的高管级Demo和Workshop；洞察客户需求和痛点，主导产品功能设计及持续迭代，推动缺陷修复…
工作职责
产品设计 • 主导AI Agent组织管理平台的标品核心模块产品定义与体验设计，覆盖Agent生命周期管理、智能体配置与编排、上下文与记忆管理、权限审计、知识体系等基础能力； • 深入理解AI Agent运行原理，将多智能体协作、人机协同决策、上下文管理等AI能力翻译为用户可理解、可操控的产品界面，输出可直接生成spec的高质量PRD。 产品规划 • 面向B端客户完成Agent能力Demo演示与Workshop引导，洞察客户业务流程与核心痛点，将客户场景转化为可落地的AI Agent解决方案； • 跟踪AI Agent技术发展趋势与竞品动态，盘点研发资源，判断需求优先级，制定产品路标。 产品资产沉淀 • 建设Agent场景库与技能（Skills）生态，定义套件标准与质量门槛，具备高质量Skills撰写与抽象能力； • 结合AI Agent产品优势场景与伙伴能力图谱，推动Agent解决方案在行业客户中的规模化复用与生态健康发展。 产品持续改进 • 驱动Agent产品在内部团队的落地迭代，关注一线使用反馈反哺产品演进，持续优化Agent交互体验、易用性与运行稳定性。 产品上市 • 以典型管理场景为试点，设计并沉淀Human-Agent人机共生组织落地实践方案，建设标杆客户，反哺客户侧AI组织转型解决方案。 • 整理并产出产品GTM材料，推动产品上架公开售卖，并建设配套的定制化交付生态，
1、AI云原生解决方案设计： 1）结合客户AI工作流（如大模型训练/推理、自动驾驶仿真、视频分析等），设计基于IaaS的云原生架构方案，优化模型训练/推理的性能、成本与可靠性； 2）主导AI专用加速方案（如混合精度训练、模型量化、分布式推理）的架构选型与落地，推动框架层与基础设施层的协同优化； 2、客户需求分析与价值传递： 1）深入调研客户AI应用场景，提炼核心痛点（如训练周期长、推理延迟高、资源成本高等），输出技术可行性报告； 2）通过技术白皮书、架构设计图、POC验证等方式，向客户展示IaaS平台在AI场景下的性能优势（如训练速度提升、推理成本降低等）； 3、跨团队协作与生态整合： 1）与研发团队协同定义技术实现路径，推动算子优化、框架适配等需求落地； 2）联合产品经理规划解决方案路标，确保技术方案与商业策略对齐； 3）整合ISV、AI框架社区资源，构建AI云原生解决方案生态； 4、行业趋势与市场分析： 1）跟踪AI云原生技术发展（如Kubernetes原生AI、推理加速），输出行业洞察报告； 2）对标市场AI云服务，制定差异化竞争策略。
1、为客户提供企业级AI应用架构整体方案设计，涵盖AI Agent构建、LLM网关代理、Skill/MCP编排、多Agent协作等核心场景，指导客户基于阿里云云原生产品体系（AI网关、MSE Nacos、HiClaw等）落地实施； 2、深入理解客户业务需求和技术痛点，包括功能性需求、非功能性需求、性能及高可用性需求，针对不同行业特点提供基于阿里云云原生AI技术体系的架构设计方案； 3、主导AI Agent/AgentOS方向的方案孵化与技术探索，结合团队产品推动多Agent协作场景的商业化落地，在AI时代创新出能切实帮助企业的新方案； 4、收集并总结产品在客户侧落地过程中的需求、问题和反馈，推动产品经理及研发团队进行产品迭代改进，形成「客户→方案→产品」的正向闭环； 5、对业务团队架构师、合作伙伴进行解决方案培训与技术赋能，持续迭代提升解决方案与客户业务需求的匹配度； 6、与销售团队紧密协作，参与客户技术交流与项目攻坚，用技术专业能力推动业务发展和商业目标达成。
1、为客户提供企业级AI应用架构整体方案设计，涵盖AI Agent构建、LLM网关代理、Skill/MCP编排、多Agent协作等核心场景，指导客户基于阿里云云原生产品体系（AI网关、MSE Nacos、HiClaw等）落地实施； 2、深入理解客户业务需求和技术痛点，包括功能性需求、非功能性需求、性能及高可用性需求，针对不同行业特点提供基于阿里云云原生AI技术体系的架构设计方案； 3、主导AI Agent/AgentOS方向的方案孵化与技术探索，结合团队产品推动多Agent协作场景的商业化落地，在AI时代创新出能切实帮助企业的新方案； 4、收集并总结产品在客户侧落地过程中的需求、问题和反馈，推动产品经理及研发团队进行产品迭代改进，形成「客户→方案→产品」的正向闭环； 5、对业务团队架构师、合作伙伴进行解决方案培训与技术赋能，持续迭代提升解决方案与客户业务需求的匹配度； 6、与销售团队紧密协作，参与客户技术交流与项目攻坚，用技术专业能力推动业务发展和商业目标达成。
1.产品策略 • 制定AI音乐创作核心功能的产品策略与中长期路线图，包括AI作歌、AI换声、AI解读、AI MV等模块 • 基于用户行为数据、创作场景洞察和竞品动态，定义AI功能优先级与差异化定位 • 探索AI音乐创作在C端用户中的新场景，推动场景化产品策略落地 • 研究Suno、Udio等国内外AI音乐产品的演进趋势，提炼可迁移的产品策略 2.产品设计 • 独立完成AI功能的产品方案设计，输出PRD、交互原型、用户流程图 • 设计AI创作链路中的关键交互节点（如歌词输入、风格选择、生成等待、结果编辑、一键发布），优化创作完成率 • 负责AI生成结果的"可控性"设计：让用户在"一键生成"与"精细调整"之间自由切换 • 设计AI创作与社区/社交场景的结合方式（如歌曲打榜、创作者榜单、分享裂变） 3.跨团队协作与落地 • 与算法/工程团队紧密协作，将AI模型能力转化为可产品化的功能 • 定义AI模型效果评测标准，参与模型选型和效果验收 • 与运营团队协作，将产品能力与运营活动（如毕业季PK、创作者激励）深度结合