蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数字科技线-MaaS产品运营
任职要求
1. 经验：2年及以上公有云相关产品运营经验，了解大模型产业链上下游逻辑，有MaaS、大模型相关产品运营经验者优先；熟悉公有云平台（阿里云/腾讯云/华为云等）或者MaaS平台（智谱/Kimi/minmax）的运营逻辑、生态规则及产品上架流程，了解模型服务、API调用、算力调度等相关技术常识者优先； 2. 具备优秀的用户洞察、需求分析及方案落地能力，能独立制定并执行公有云场景下的产品运营策略；具备良好的数据敏感度…
工作职责
1. MaaS产品运营体系搭建：负责公有云场景下MaaS产品的运营策略制定与落地，涵盖产品上架、版本迭代、服务优化、用户全生命周期管理（拉新、激活、留存、转化）； 2. 用户运营与场景渗透：聚焦公有云目标企业及开发者用户，挖掘不同行业（金融、零售、医疗、工业等）用户需求，结合MaaS产品核心能力（模型API调用、轻量化微调、智能体搭建等），设计针对性运营方案，推动产品在各垂直行业公有云场景的深度落地，沉淀行业标杆案例，实现用户规模化增长与活跃度提升； 3. 公有云生态协同与渠道运营：联动公有云平台（如阿里云、腾讯云、华为云、京东云等）生态资源，推进MaaS产品在公有云市场、Model Hub等生态位的标准化上架与深度集成，搭建并维护公有云渠道合作体系，设计API分销、商业分成等合作模式，拓展ISV、SI等生态伙伴； 4. 产品商业化运营：结合公有云付费模式（套餐付费、按量计费等），设计MaaS产品定价策略、套餐组合及促销方案，负责产品营收目标达成；监控公有云渠道转化数据、用户付费数据，优化商业化运营策略，降低用户获客成本，提升ARPU值； 5. 数据监控与优化迭代：建立公有云场景下MaaS产品运营数据监控体系，跟踪产品上架效果、用户调用量、服务SLA（响应时延、稳定性、吞吐量）、付费转化、用户反馈等核心指标，分析数据背后的问题与机会，联动产品、技术团队，推动产品功能、服务体验及运营策略的迭代优化，保障产品在公有云环境下的高可用性与性能优势； 6. 市场与竞品洞察：跟踪公有云领域MaaS行业动态、政策法规及竞品策略，深入分析竞品在产品功能、定价、运营模式、生态合作等方面的优势与不足，输出竞品分析报告，提炼产品差异化优势，制定针对性的市场推广与运营应对策略；参与行业展会、技术沙龙等活动，传递产品价值，提升产品在公有云领域的品牌影响力； 7. 合规与服务保障：确保MaaS产品在公有云场景下的运营符合数据安全、隐私保护等相关法规及公有云平台规则，建立用户反馈与投诉处理机制，协同技术、客服团队，解决用户在模型调用、服务使用过程中遇到的问题，保障服务质量与用户信任；配合完成信通院等机构的MaaS相关认证，提升产品合规性与行业认可度。
1. 算电协同方案设计与规划： （1）负责算电协同（算力与电力融合）整体解决方案的设计与架构，结合国家“东数西算”及绿色算力政策，制定符合行业趋势的技术路线； （2）针对智算中心、零碳数据中心等场景，设计基于源网荷储、算力负荷随电网调峰的协同调度方案； 2. 地方闲置算力资源盘活： （1）调研并梳理地方算力资源现状（如运营商、高校、政府闲置智算/超算中心），制定闲置算力整合与盘活商业及运营方案； （2）设计算力并网、异构算力池化及统一调度架构，打破算力孤岛，实现闲置算力资源的高效纳管与利用率提升； （3）探索算力租赁、算力共享等新型商业模式，推动闲置算力向生产力转化； 3. 模型适配与性能优化： （1）熟悉大语言模型（LLM）、多模态模型等在异构算力（尤其是国产芯片及闲置GPU集群）上的适配、迁移与部署工作； （2）针对特定硬件算力特性，熟悉模型层面的性能优化，包括但不限于算子优化、模型量化（INT8/INT4）、剪枝、蒸馏及推理加速； 4. 结合行业场景（如政务、工业、医疗等），推动MaaS（模型即服务）的商业化落地与生态建设。
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。