蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数字科技线-AI PaaS 商业化产品专家
任职要求
1. 5年以上经验，包含至少2年互联网领域AI相关的产品工作经验，过往有过商业化产品经验或者在金融、能源、汽车等产业背景者优先; 本科及以上学历，统计分析、计算机相关专业等优先； 2. 数据分析能力强，思维逻辑清晰，良好的自我学习及驱动力，责任心强，有创造性; 3. 对行业趋势有深刻的见解，熟悉领域内领先公司的业务及产品； 4. 熟练使用Sketch、AxureRP等工具梳理业务流程和设计产品原型; 5. 具备良好的团队沟通协同能力，能推动跨团队的大型项目顺利落地； 6. 敬业精神及抗压能力，有ownership，有很强的抗压能力和心力，能在关键时刻找到突破点。
工作职责
1. 主导完成 AI PaaS平台的规划/定义/设计/迭代/竞争分析，包括不限于算力调度、GPU虚拟化、模型训推、模型部署、模型优化、智能体研发、知识库等，对产品的行业竞争力和影响力负责； 2. 主导并设计商业模式，协同业务部门、中台部门、研发测试、运营、交付、售后等团队，完成商业的破局和复制，对商业结果负责； 3. 深入理解人工智能领域的技术，熟悉业界主流云厂商和垂直厂商的AI PaaS平台，了解其特性和各自的优劣势。
1. 根据客户业务需求场景，参与落地AI PaaS与场景agent，包括但不限于Agent引擎开发、知识库对接、检索增强、Prompt、Workflow、记忆模块的设计和开发； 2. 跟踪最新的LLM Agent技术发展动态，探索和跟进前沿技术，根据AI业务应用场景需求设计方案，推动方案落地； 3. 持续探索在金融场景下，利用AI能力与研发、算法、产品团队一起提升产品服务体验与工程效率，满足不同客户需求； 4. 跟踪最新的AI技术和大模型发展趋势，不断探索并引入新技术以提升产品服务竞争力； 5. 基于蚂蚁数科AI相关产品，结合行业情况、市场需求，及时把握商业化落地的机会，引导客户，拉通内部资源引领技术、业务发展。
1. 负责智算平台产品规划、设计和生命周期管理； 2. 算力云产品的规划、设计和生命周期管理，确保产品按时上线并达到预期目标； 3. 深入理解市场需求，收集和分析用户反馈，挖掘潜在的业务机会，制定产品发展路线图； 4. 能够根据市场、客户的情况设计符合需求的商业模式； 5. 与研发、测试、销售、市场等部门紧密合作，确保产品开发进度和质量，推动产品的持续优化和迭代； 6. 负责产品的市场推广策略制定，撰写产品文档，包括产品手册、白皮书、案例分析等，提升产品的市场知名度和影响力； 7. 跟踪产品运营数据，分析产品使用情况，及时调整产品策略，提高用户满意度和产品竞争力； 8. 组织产品培训和交流活动，向客户、合作伙伴和内部团队介绍产品功能和优势，提升团队对产品的理解和使用能力。
1. 基于蚂蚁数科AI相关产品技术，结合客户业务需求场景，设计可落地的产品解决方案，解决客户实际场景问题，加速AI相关产品的商业化落地； 2. 总结和沉淀客户以及合作伙伴的AI大模型最佳实践，形成可复制的产解决方案，赋能前线销售团队，帮助提升蚂蚁数科AI产品的竞争力； 3. 为客户和ISV提供技术解决方案，组织和引导POC验证，指导和配合ISV/客户完成项目实施； 4. 为客户/合作伙伴提供技术培训，提升客户/合作伙伴技能； 5. 发掘和推动蚂蚁内部AI技术和最佳实践的产品化和商业化，拉通产品/研发团队，高效推动方案/产品落地，创新协作/商务模式； 6. 收集客户需求，结合行业情况及市场需求，向产研团队反馈AI产品的优化需求，加速产品迭代，提升产品市场竞争力和市场占有率。
1. 技术团队建设与管理 （1）负责L2/PFE（Premier Field Engineer）技术工程师团队的搭建、能力培养及梯队建设，制定技术标准与协作流程；配合CSM（客户成功经理）及技术支持（Support Center）团队，快速、专业地解决客户技术问题，保障客户满意度； （2）管理派驻客户区域的PFE工程师团队，优化全球技术服务响应机制、保障团队管理与服务响应效率； 2. 复杂问题攻关与升级支持 （1）作为服务团队内部的技术问题兜底责任人，主导客户复杂技术问题（含TAM/CSM团队升级问题）的诊断与解决，覆盖领域包括但不限于： （2）移动端开发（Android/iOS/mPaaS/H5应用开发、性能优化、疑难故障排查）； （3）金融风控系统（决策引擎、全球实人认证、反欺诈技术等）； （4）AI PaaS相关架构与平台； （5）沉淀技术解决方案，建立知识库并推动产品技术的持续迭代优化； 3. 全球客户现场技术赋能 （1）能主导高价值客户的现场技术护航，提供架构优化、故障根因分析、技术风险防控等深度服务； （2）面向全球客户（含跨国企业），完成流畅的英语技术沟通支持及文档交付； 4. 技术能力体系化建设 （1）推进技术培训体系，提升一线支持团队（L1/L2）及TAM团队的技术能力； （2）联合产品与研发团队，推动技术服务的标准化与系统化赋能。