智能互联阿里云智能-产品专家-大数据&AI产品
任职要求
1、具备数据湖、大数据平台或云计算基础设施领域的产品或项目经验，熟悉主流湖格式（Paimon、Iceberg、Hudi、Delta Lake）及元数据管理（Hive Metastore、Glue Catalog、Unity Catalog）技术体系，了解分布式存储与计算引擎（Flink、Spark、Ray）的基本原理与适用场景，有数据湖或湖仓一体相关产品经验者优先。 2、具备 AI 与大数据融合领域的知识储备，理解向量索引（DiskANN/HNSW）、全文检索、语义检索等信息检索技术，了解 AI Agent、RAG、Embedding 等应用范式对底层数据基座的需求，能够将 AI 场景需求转化为数据平台产品能力定义。 3、具备深厚的技术理解力与产品架构能力，能够定义多模态数据的统一管理模型…
工作职责
1、产品规划与架构设计：深入理解企业级数据湖与 AI Agent 数据基座的市场需求，跟踪 Lakehouse 向 Agentic Lake 的演进趋势，围绕统一元数据治理、全模态数据管理（结构化/半结构化/非结构化/向量/Agent Context）、五级索引体系等核心能力，完成产品规划、功能定义与架构设计，构建面向 AI Agent 的 Agent-Ready 数据湖产品体系。 2、产品管理与跨团队协同：负责 DLF 产品全生命周期管理，协调 Data+AI 等多引擎协同团队，联动技术研发、测试、解决方案架构师、销售及运营等多职能团队，确保产品从设计到上市的高效交付。 3、开源生态与市场竞争力建设：深度参与 Apache Paimon、Apache Fluss、Apache Iceberg、Lance 等开源项目的产品化策略制定，持续跟踪国际头部竞品及业界主流云厂商在统一 Catalog、湖仓一体领域的产品动态，结合湖流一体（Lake-Streaming）、全模态湖仓存储、全模态索引等差异化能力，制定竞争策略并推动产品市场优势持续扩大。 4、客户价值交付与场景落地：面向汽车（自动驾驶数据管理）、金融（实时风控）、零售（多媒体数据治理）、互联网（推荐/电商）等重点行业，梳理客户数据湖建设与 AI 应用的核心场景需求，设计 Tables 接口与 Files 接口的双层服务能力，推动 Agent 检索召回 API、Context API 等新型接口的场景化落地，提升客户转化与留存。 5、产品体验迭代与技术趋势洞察：持续追踪用户反馈，围绕行列级权限管控、数据生命周期管理、数据质量、湖格式性能等维度优化产品体验；紧跟 AI Agent、RAG、向量检索、流批一体等前沿技术发展，将技术趋势转化为产品创新机会，驱动产品持续迭代升级。
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。
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。
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。
1.洞察人工智能/大模型产品相关的市场机会、行业场景，快速捕捉市场热点和客户业务痛点，挖掘产品商机，行业方案，跨部门合作快速推动落地，形成产品竞争力。 2.监控并分析产品运营数据，且善于发现和总结行业痛点，并能够挖掘出可与现有产品或技术相结合的潜在需求，协同产研，推进创新功能或创新产品的落地，推动产品升级迭代和竞争力的持续改善，并基于此开展个性化的营销活动。 3.负责大模型项目效果保障，围绕客户业务场景，以客户价值为目标，完成效果履约，提供高质量的优化方案和实施方法，确保客户成功。 4.对大模型效果有较强的敏锐性，能结合行业场景建立业界评测标准，协同算法团队，保障大模型商业化能力形成竞争力。 5.熟悉大模型技术领域，能综合运用2B/2C多样性的传播运营工具及方法，进行人工智能产品或服务的活动策划和执行，包括线上活动、线下活动、促销营销转化活动等。扩大产品品牌影响力，并以市场活动为手段，牵引商机的引入，形成营销转化闭环，有ROI意识。 6.监控内容运营效果，定期产出内容效果报告，并根据数据分析结果进行内容优化调整。并协同产品、市场和销售团队，确保内容运营活动与商业目标和营销活动紧密对接，拟定可落地的激励策略。