蚂蚁金服蚂蚁数字科技-数科技术部-AI产品运营
任职要求
1.基础要求： （1）本科及以上学历，计算机/软件工程等相关背景，或具备同等的技术理解力； （2）2 年以上互联网产品运营/增长/开发者运营经验（优秀应届生亦可考虑）； 2.技术理解力（硬门槛）： （1）有实际编程基础，理解开发者的工作流与痛点； （2）亲身使用过 Cursor、GitHub Copilot、Claude Code、Codeium 等 AI 编程工具，并持续关注 LLM、Agent、MCP、CLI 等 AI 工具链的前沿动态——你必须是产品的深度用户； 3.运营硬实力： （1）具备扎实的数…
工作职责
1.用户增长与激活： （1）负责 AI Coding 产品的获客与激活全链路，制定并落地面向开发者群体的增长策略，覆盖技术社区、开发者论坛、开源生态、内容与口碑等渠道； （2）持续优化新用户从注册到"首次成功用 AI 写出可用代码"的激活路径（Aha Moment），提升次日/7日留存与付费转化； 2.开发者社区与内容运营： （1）建设并运营开发者社区（如 Discord、GitHub Discussions、技术论坛、微信群等），策划技术布道内容——包括最佳实践、使用教程、Prompt 技巧、真实开发者案例（Show Case），把高质量用户沉淀为口碑传播者，形成自增长飞轮； 3.产品机会挖掘与 MVP 验证： （1）深入开发者真实工作流，挖掘产品机会点，结合业务场景快速构建 MVP 并验证可行性； （2）将一线用户反馈、社区舆情、使用数据结构化地反哺给产品与研发团队，驱动产品迭代； 4.数据分析与运营度量： （1）搭建并跟踪核心运营指标体系（覆盖率、活跃度、激活率、留存、转化、NPS 等），通过数据发现问题、定位增长瓶颈，用 A/B 实验验证运营假设，用数据说话而非拍脑袋； 5.活动与生态运营： （1）策划线上线下开发者活动（Hackathon、技术沙龙、Workshop、直播等），拓展与技术 KOL、开源项目、高校及企业客户的合作，扩大产品在开发者生态中的影响力。
1. 定义AI原生范式：拒绝“拼凑式AI”。你需要从底层逻辑出发，思考如何利用LLM、Agent、多模态等技术重构用户交互和业务流程，打造AI-Native的产品体验； 2. 敏锐地市场嗅觉：保持对OpenAI、Anthropic、Google、Meta以及开源社区（Hugging Face, Github）的每日追踪。你不仅要看发布会，更要看懂技术路径背后的商业护城河转移； 3. 技术与商业的“翻译官”：将深奥的算法参数（Context Window, RAG, LoRA, Latency）转化为解决用户痛点的产品特性，平衡技术边界与商业闭环； 4. 敏捷实验与迭代：建立基于数据和反馈的快速原型机制，在AI的不确定性中，通过科学的评测体系（Benchmark）寻找产品的确定性。
1. 参与蚂蚁数科 AI 产品的质量保障工作，覆盖智能体、大模型等产品形态，保障产品上线及交付质量； 2. 参与 AI 产品的效果评测工作，包括评测数据生成、评测标准制定、自动化评测体系搭建，度量智能体能力； 3. 配合工程和算法团队定位质效问题，协助推动解决方案落地，提高交付质量； 4. 熟练应用 AI 工具（如 OpenClaw、Claude、Cursor 等）快速构建质量能力，提升质量效能； 5. 积极探索测试工具、评测平台、AI 测试能力等方面的技术创新，持续提升测试效率与覆盖度。
1. 负责核心业务系统（如eKYC、业务安全、平台工程等）的架构设计、技术选型和研发工作，攻克高并发、高可用、高复杂度下的技术难题； 2. 深入业务，识别系统中的性能瓶颈、架构弱点和安全隐患，主导技术方案的制定与落地，保障系统的稳定性和可扩展性； 3. 站在业务全局视角，参与制定团队中长期的技术规划和架构演进路线图，推动技术创新，将前沿技术（如AIGC、云原生等）与业务场景结合，构建面向未来的技术体系； 4. 负责核心服务的SLA保障，建立并完善系统的可观测性（监控、告警、日志）体系，主导重大故障的复盘和技术改进，推动稳定性最佳实践在团队落地； 5. 与产品、算法、解决方案等团队紧密协作，深刻理解业务需求，提供具有前瞻性的技术解决方案，确保技术方案与业务目标的高度一致性； 6. 通过Code Review、技术分享、方案评审等方式，指导和培养团队中的初中级工程师，提升团队整体技术水平和工程质量； 7. 负责核心模块和关键技术方案的文档撰写与维护，形成团队的技术知识库。
1. 负责智能数据产品中金融AI应用的技术架构及系统研发，包括不限于MCP服务构建、多智能体协作等模块； 2. 基于大模型和智能体，整合数据、知识、工具与业务能力，实现高效、自主、专业的金融智能体； 3. 跟踪前沿技术，探索AI Native应用的新型架构设计，推动AI技术在业务场景中落地； 4. 参与制定团队中长期的技术规划和架构演进路线图，构建面向未来的技术体系。