智能互联千问事业部-AI Ops研发专家-运维智能体方向
任职要求
1.计算机及相关专业本科以上学历，2 年以上开发经验，精通 Python（或至少一门主流开发语言），具备扎实的数据结构与系统设计能力； 2. 熟悉大模型生态，有 Coze, Dify, LangFlow 等平台开发经验或 LangChain, LlamaIndex 等框架实战经验；深刻理解 Agent 机制（规划、记忆、工具使用），有 RAG 调优或 Prompt Engineering …
工作职责
1.负责基于 LLM 和 Agent 框架（如 LangGraph, CrewAI, AutoGPT 等）设计并实现 SRE 智能体，构建具备感知、推理、规划、执行与反思能力的闭环运维系统； 2.深度拆解故障排查、容量规划、性能调优等运维场景，利用大模型重构工作流，实现从异常检测、根因分析到故障自愈的端到端自动化； 3.负责构建运维领域专业知识库，优化 RAG链路，提升 Agent 在处理复杂领域问题时的准确性和专业度； 4.探索多 Agent 协同机制，设计并实现针对复杂运维任务的任务分发、角色协作与共识协议； 5.持续优化智能运维平台的性能与扩展性，确保在高并发、超大算力规模环境下 AI 决策的实时性与稳定性。
1. 深入洞察K12及大学生在学习场景中的核心痛点与需求，持续推动AI相关功能的设计与迭代。 2. 关注产品全生命周期的用户运营，提升用户从首次体验到高活留存的转化效率。 3. 紧跟大模型等AI技术发展趋势，持续探索教育与AI技术的结合点，制定可落地的产品方案，推动产品创新与落地。 4. 与研发、设计等团队紧密协作，完成策略迭代、效果评测、功能上线等全流程项目落地。
1、业务对接与价值挖掘：对接AI测试相关业务团队，宣贯AI测试平台能力、解决业务痛点，深挖AI测试通用场景与高ROI功能；收集AI测试业务数据及最佳实践，建立案例库，拓展覆盖面、提升产品口碑； 2、需求转化与方案落地：结合AI测试业务多维度场景，将用户诉求拆解为可落地的产品/技术方案，明确目标边界、兼顾泛化性；负责AI测试相关方案设计、技术选型等相关工作； 3、平台架构与产品设计：负责AI测试平台整体产品规划与技术架构设计（Platform + Agent），定义平台能力结构；规划CI/CD中AI质量门禁接入方案；推动从工具化向平台化、从自动化向智能化演进，建立标准化接入与规模化复制机制； 4、数据与质量体系建设：建立AI测试效果评估体系（覆盖率、缺陷拦截率、ROI等），推动数据闭环（数据采集→平台优化→效果提升），定义质量指标体系与平台化沉淀机制； 5、技术调研与项目推进：跟踪AI及测试领域行业技术趋势，调研新技术在AI测试解决方案中的应用，推动架构创新；协调业务各团队保障方案落地，对齐AI测试提效目标，共同为业务质量结果负责，确保需求闭环与收益达成。
1、负责用增投放中台的AI Agent能力搭建，包括AIGC批量化素材生成、智能投放策略引擎、自动化投放工作流，推动AI能力在增长场景中的产品化落地； 2、对用增投放中台的AI策略能力建设，包括全渠道归因、流量质量识别、回调优化等，对投放规模、成本和质量目标负责； 3、具备增长投放全链路视角和扎实的数据分析能力，善于发现并定位投放链路中的关键问题，推动中台策略持续优化和效果提升。
1、负责千问AI穿戴设备的运动场景产品规划，主导“运动+”生活方式干预产品的演进路线图，确保功能与用户体验的高效结合； 2、联合运动医学专家，将专业评估转化为易懂的AI教练交互逻辑；针对跑步、骑行、徒手健身等模式，设计个性化训练计划、实时反馈及动作纠正功能； 3、探索并落地运动社交功能，推动与第三方运动平台的深度集成；设计线上挑战赛、好友PK等激励玩法及LBS发现功能，打造城市社群运动体验； 4、设计“运动+饮食”联动机制，结合运动消耗与健康目标智能推荐营养食谱；支持多模态食物识别，实现运动健康闭环管理； 5、协同算法、硬件、设计等多团队，推动智能穿戴产品的端到端落地与迭代；基于C端视角洞察痛点，通过数据驱动与AB测试持续优化产品策略与商业化闭环。