蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数字科技线-能源AI产品经理
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、电力系统、能源工程等相关专业背景； 2. 8年以上能源数字化产品管理经验，其中至少3年以上AI/大数据产品负责人经验，有能源、电力等领域背景优先； 3. 熟悉时序预测大模型、神经网络类小模型、智能体（Agent）等AI技术原理，具备与算法团队深度对话的能力； 4. 具备从技术概念到商业化产品的全周期落地经验，有成功主导AI产品上线案例； 5. 出色的跨团队…
工作职责
1. 产品战略与规划： • 制定能源AI产品中长期发展战略，聚焦时序大模型、TCN小模型、智能体等前沿技术在能源行业的落地路径； • 主导能源AI时序大模型预测类产品设计，涵盖发电功率预测、负荷预测、电价预测、资产设备故障预测预警等场景； • 基于预测类产品，设计并推动电力交易辅助决策系统和交易智能体，赋能发电和售电公司全流程电力交易，实现交易增收或提效； • 基于预测类产品，设计并推动新能源资产管理运营智能体，协助资产运营公司提高资产运营质量； 2. 产品管理与落地： • 主导产品需求分析、功能定义、MVP设计及迭代优化，协调算法、工程、数据、业务团队高效推进产品功能建设； • 建立数据驱动的产品评估体系，量化能源AI产品在提升电力交易收益、提升工作效率、降低运营成本、优化资产回报等方面的实际价值、潜在问题等； • 深入理解电力交易、新能源资产运营运维等业务场景，熟悉相关业务流程和痛点； 3. 跨职能协作与生态建设： • 与技术研发团队紧密合作，定义产品目标、评估指标与工程化接口标准等； • 推动与能源集团、设计院、供应商等生态伙伴的产品合作机制，同时思考并拓展能源AI产品应用场景； 4. 团队建设与领导力： • 领导能源AI产品团队，培养团队在能源+AI交叉领域的专业能力，推动技术创新与产品突破。
1. 完成对销售BD的个人业绩要求； 2. 制定行业销售策略，管理项目机会、促进项目落地和交付； 3. 深耕能源电力头部央国企客户，包括发电企业、能源集团等，对接数科内部产品和方案。树立行业内蚂蚁数科的口碑和案例。
1. 负责海外 ZAN SaaS 产品从需求洞察、路线图规划到上线交付与持续迭代； 2. 设计产品的商业化模式:定价与套餐、计费与配额、试用与转化路径,持续优化付费转化与留存； 3. 与市场、BD、运营、合作伙伴协同,制定并落地产品 GTM 策略,把握海外开发者 / 企业客户的获取与增长； 4. 持续监控用户反馈与核心产品指标(转化、留存、ARR、活跃等),识别优化与增长机会并驱动落地； 5. 与工程、设计紧密配合,交付高质量、对开发者友好的产品与文档； 6. 针对目标生态与重点客户,发展并维护长期合作关系,帮助产品在全球开发者生态中成长。
按方向划分，你将承担以下职责中一项或多项： 1.分布式训练方向： （1）设计并调优大规模混合并行策略（TP/PP/DP/EP/CP 组合方案），持续提升集群 MFU； （2）做训练性能 profiling 与全链路瓶颈攻坚，扛起训练稳定性终极排查（NCCL 超时、梯度异常、显存泄漏）； （3）对 Megatron-LM / DeepSpeed 等训练框架做深度适配、魔改与 bug 修复，主导 mid-train 阶段的分布式方案设计与执行，与基座模型团队做核心技术对接； 2.推理服务方向： （1）负责推理服务搭建与维护（vLLM / SGLang 部署、升级、深度调优）； （2）推进批量推理优化与量化方案落地，在精度与吞吐之间找到商业最优解； （3）建设 Checkpoint 管理与模型格式转换工具链，作为基模与算法团队之间的桥接层，提供日常 infra 支持； 3.Agentic RL 沙箱方向： （1）从 0 到 1 搭建 Agentic RL 训练的沙箱环境基建，做多团队协作的技术枢纽； （2）设计标准化的环境接口（observation / action / reward），保障沙箱的隔离性、容错与资源管控； （3）优化沙箱吞吐与延迟，持续接入新工具与新环境； 4.大模型训练参与方向： （1）负责专项数据合成，为模型训练提供高质量数据燃料； （2）参与专项能力优化与模型训练，把引擎能力转化为真实的模型能力提升。
1. 负责摩斯营销科技在场景流量及支付营销方向的方案供给与构建，为场景流量营销的营收与业务增长负责； 2. 独立完成客户侧需求收集，银行及场景类业务方向的智能营销方案产出、产品梳理、运营协同、对客讲解，及商业模式构建； 3. 有金融/银行合作背景，协调内外部资源及流量营销阵地，结合蚂蚁科技能力，充分挖掘银行、券商等合作商机，并结合端内外流量资源，创新商业模式，形成业务产出； 4. 具备支付通道及场景流量产品能力，熟悉微信、支付宝、云闪付、抖音等支付渠道，能结合多支付场景输出完整解决方案； 5. 具备数据策略能力，能结合内外部数据，构建客户侧的用户画像、需求挖掘、行为分析等，驱动产运挖掘实现客户侧营销落地； 6. 能理解金融类客户需求，构建差异化竞争优势，为产品发展提供市场洞察；整合内部产品团队，确保产品迭代方向与市场需求一致。