智能互联阿里云智能-百炼模型管理产品专家-杭州/北京
任职要求
● 通用能力
1. 产品思维强：以开发者和业务需求为中心，关注易用性与效率，主动推动体验优化；
2. 跨团队推动力强：能高效协同算法、工程、运营、市场等多方，落地复杂项目；
3. 责任心强，耐心细致：在快节奏、高迭代环境中持续交付高质量结果。
● 专业能力
1. 2年以上B…工作职责
百炼模型产品管理：统筹大模型全生命周期，构建高效、可扩展的产品体系，推动AI技术能力高效转化为业务价值。 1. 端到端流程建设：主导模型从引入、上线到下线的标准化管理，协同算法、工程与运营团队，保障高质量、高时效的模型供给； 2. 成本与性能驱动决策：基于推理成本与性能分析，支撑模型定价、资源调度及成本优化策略； 3. 高效市场落地（GTM）：牵头制定模型上市策略，联动市场、销售与客户成功团队，加速产品能力规模化应用； 4. 数据驱动产品迭代：建立用户反馈闭环机制，系统识别痛点，持续优化功能与使用体验； 5. 开发者体验优化：设计场景化文档与示例代码，覆盖关键使用路径，显著降低接入门槛，提升开发者满意度。
职位概述： 阿里云飞天实验室正在寻找一位充满激情的大模型应用开发者，加入我们的创新团队，共同构建和优化阿里云百炼大模型平台的核心应用组件， 开发以核心技术驱动的前沿应用的构建。我们专注于前沿的大模型能力，基于最新的模型能力，构建大模型应用，支持阿里云toB客户， 打造海内外和开源社区影响力。 团队介绍： 我们是一支致力于AGI，构建前沿的大模型应用范式的团队。 岗位描述： 1. 负责大规模语言基础模型，多模态模型，文生图、视频生成模型等AI能力的产品化落地工作。 2. 支持百炼大模型平台上应用组件、场景化应用的开发和落地。 3. 主要负责百炼大模型平台应用广场、MCP广场能生态能力建设。 加入我们，你将获得： 1. 与行业顶尖人才共事的机会。 2. 参与前沿技术研究和产品开发的平台。 3. 开放和包容的工作环境如果你渴望在一个充满活力和创新的环境中工作，并且对人工智能技术充满热情，我们期待你的加入！
1. 大模型生命周期管理 a）上下架流程管理：负责大模型API产品的上下架全流程，包括产品信息录入、配置管理、文档更新等，确保流程符合公司标准和市场要求。 b）生命周期设计：针对大模型产品特点设计模型版本的上下架策略，保障产品在生命周期内的高质量管理。 2. 模型API定义与优化 a）API设计与优化：负责大模型API接口的定义与优化，确保设计合理、高效且易于使用。 b）性能与功能改进：与研发团队紧密合作，持续改进API性能和功能，满足客户需求。 3. 性能SLA定义与监控 a）SLA标准制定：制定大模型API服务的性能SLA标准，涵盖可用性、响应时间、吞吐量等关键指标。 b）性能监控与问题处理：监控API服务的实际性能，确保服务符合SLA标准，及时处理性能问题。 4. 产品供应管理 a）供应体系管理：管理大模型API产品的供应体系，协调资源分配，确保服务的稳定性和可靠性。 b）资源调度与风险处理：与供应链团队合作，优化资源调度，处理供应过程中的问题和风险。 5. 客户支持与反馈 a）客户支持：提供客户支持，解答客户关于API使用、性能和定价等问题。 b）需求分析与反馈：收集客户反馈，分析客户需求，为产品优化和功能改进提供依据。 6. 竞品分析与策略制定 a）竞争分析：定期对国内外主要竞争对手在相关领域的战略布局、产品特性、市场表现及客户评价进行全面调研和深度分析。 b）竞争力挖掘及落地：挖掘竞争优势与短板，基于竞争分析提出针对性的产品竞争力提升计划。
团队介绍 我们是阿里云智能集团飞天实验室团队，致力于通过技术创新和工程实践推动前沿AI技术的落地与应用。团队聚焦于模型服务的基础研发，覆盖从底层架构设计到上层业务支持的全链路开发工作。我们的目标是打造业界最出色、成本最低、效率最高、规模最大、稳定、易用的模型服务平台，支撑大规模AI模型的研发、部署与推理极致优化，助力企业级AI应用的快速发展。 岗位职责 1. 负责大规模语言基础模型、多模态模型、文生图、视频生成模型等AI能力的产品化落地工作； 2. 主要负责通义千问多端核心应用的构建，支持最新模型能力的落地； 3. 支持百炼大模型开发平台上应用组件、场景化应用的开发和落地。
1. 百炼移动端 ＆ 应用广场设计： （1）设计百炼移动端 & 应用广场核心功能：模板体验、用户路径，搜索推荐、应用部署对接流程等，基于场景、行业理解设计高质量的模板分类、标签体系，降低企业及开发者使用门槛。 （2）制定应用上架标准与审核机制（包括功能、安全合规、效果基线、发布流程等），建立应用质量分级体系（如官方认证/开发者自营），建立数据反馈体系。 （3）设计AI体验中心，基于应用广场的供给，提供一站式大模型服务与应用体验中心，通过合理的动线设计，提高新用户转化率。 2. 应用开发者生态建设与运营： （1）协同运营团队，设计开发者增长策略（如黑客松赛事、流量扶持计划、分成激励机制），解决应用分发闭环问题，吸引优质大模型应用入驻。 （2）构建开发者支持能力（文档/教程/沙盒环境/版本管理/收益体系），提升应用开发效率与上架转化率。 （3）设计应用商店商业模式，平衡开发者收益与平台成本，设计合理的治理规则，确保应用商店有序发展，构建开发者生态，提高活跃度。 3. 应用生态价值挖掘： （1）分析应用调用、付费、运营数据，挖掘高潜力应用方向，反向驱动平台开发能力迭代，将头部应用打包为行业标准化产品。 （2）配合运营建设高质量一方应用，呈现大模型服务及应用的能力及场景，丰富市场供给。 4. 行业洞察与竞争分析： （1）跟踪国内外多模态交互类产品动态，制定技术对标与差异化方案。