智能互联阿里云智能-AI Native 应用产品经理 - AI Coding / Agent 方向-北京&杭州

岗位职责 1. 产品规划与方向定义 ● 负责 AI Native 应用方向的产品规划，重点围绕 AI Coding、Code Agent、研发智能体、企业知识管理智能体 等场景，定义产品定位、目标用户、核心场景、版本路线图和商业化路径。 ● 面向专有云客户的真实业务环境，识别高价值、高频、可验证的 AI 应用场景，判断哪些能力适合标准产品化，哪些能力适合行业模板化，哪些能力适合项目定制化。 ● 跟踪国内外 AI Coding、Code Agent、Developer Tools、Agent Infra、LLMOps、Agent-Eval 等方向的发展趋势，形成产品洞察和竞争分析。 2. AI Coding / Code Agent 产品设计 ● 负责 AI Coding 类产品的核心能力设计，包括但不限于：代码库理解、研发知识问答、需求到任务拆解、代码生成、代码重构、单测生成、缺陷修复、变更解释、迁移改造、运维排障等。 ● 设计 Code Agent 的完整任务链路，包括用户意图识别、上下文构建、工具调用、计划生成、代码修改、测试验证、结果解释、人工确认、权限控制与回滚机制。 ● 围绕企业级研发流程，打通代码仓库、制品库、CI/CD、缺陷管理、需求管理、文档知识库、权限系统、审计系统等工具链。 3. Agent 工程能力产品化 ● 将大模型、RAG、Function Calling / Tool Use、Workflow、Memory、Multi-Agent、评测系统、可观测性、安全护栏等技术能力，转化为可被业务用户和研发团队使用的产品能力。 ● 定义 Agent 的运行机制和产品边界，包括任务规划、工具编排、上下文管理、权限模式、人机协同、失败恢复、日志追踪、结果验收等。 ● 与相关团队协同，推动从 Demo / PoC 到生产级产品的演进。 4. 专有云场景落地 ● 深入理解专有云、私有化部署、数据不出域、权限隔离、信创适配、安全合规、离线环境、客户侧交付等场景约束。 ● 面向政企客户、行业客户、内部研发团队开展需求调研、场景共创、PoC 验证和产品化沉淀。 ● 将项目交付过程中的共性需求抽象为标准能力、行业模板、最佳实践和产品包，提升复制效率。 5. 评测、指标与闭环 ● 建立 AI Coding / Agent 产品的效果评估体系，包括任务完成率、代码采纳率、一次通过率、测试通过率、缺陷修复率、节省工时、用户留存、客户满意度等指标。 ● 设计离线 Benchmark、真实任务集、客户验收标准、灰度评估机制和反馈闭环，解决 Agent 产品“能跑”到“可靠、可控、可交付”的问题。 ● 联动算法和工程团队，基于真实用户反馈、失败样本、日志数据，持续优化模型效果、工具链设计和产品体验。 6. 商业化与解决方案包装 ● 参与 AI Native 应用的产品包装、版本规划、定价策略、解决方案材料、标杆案例和客户汇报。 ● 将 AI Coding / Agent 能力从单点工具，升级为面向行业客户的“研发提效、软件现代化、知识资产沉淀、工程能力升级”解决方案。

面向业务场景，围绕大模型应用的效果质量开展设计、评测与迭代，打通「应用—反馈—数据—迭代」的闭环。具体职责包括以下方向的一项或多项： 1. 需求转译 与产品、业务共创，将业务诉求转化为可评估的 AI 任务，明确目标、指标与验收口径。 2. 方案选型 在 Prompt、检索（RAG）、上下文工程、轻量微调等路线之间进行技术选型与权衡，并完成方案落地。 3. 评测体系 设计评测指标与 Rubric，搭建离线评测集与自动评测（LLM-as-judge 与人工评审），建立线上 A/B 实验，监控指标漂移。 4. 归因与调优 定位效果问题的来源（检索、Prompt、上下文或模型），推进可验证的改进。 5. 数据建设 构造评测集与训练数据，建立数据版本与质量追踪。 6. 上线与运营 负责系统集成与发布，对线上效果、稳定性与成本负责。

• 负责阿里云&ATH事业群系列 AI 产品的品牌视觉、发布传播、活动物料、官网 KV、社区内容与开发者体验中的创意视觉输出，参与AI产品品牌语言的构建，形成可复用的品牌资产； • 主导重要发布节点（云栖大会、产品发布会、行业活动）的整体视觉与创意方向，端到端负责从策略到落地； • 结合 AI 生成工具（Midjourney、Lovart、Tapnow等），高效产出高质量视觉方案，并在真实上线场景中打磨细节； • 建立创意团队的工作方法与 AI 生产工作流，沉淀 AIGC 工作流方法、Prompt 资产、制作规范和质量标准，提升团队整体创作效率； • 关注行业趋势、AI 工具演进与视觉表达方式变化，主动将新工具、新流程、新视觉语言转化为可落地的设计实践。

1. 产品体验方向 • 负责阿里云 & ATH 事业群百炼、Qwen Cloud、Qoder、秒悟、万有无界、万镜一刻等 AI-Native 产品的核心页面与关键流程设计，交付高质量的交互稿、视觉稿与走查稿； • 深入理解模型能力（LLM / 多模态 / Agent / Tool Call）与业务场景，把不确定的 AI 能力翻译成可理解、可控制、可验证的产品体验，主动设计 loading、streaming、error、empty、confirm、rollback 等完整状态； • 端到端主导一个核心场景或模块的从 0 到 1，定义该场景的 AI 交互范式与组件模式，向部门设计系统与知识库沉淀可复用资产； • 与产品、算法、前端紧密协作，参与需求评审、原型评审、体验走查，推动方案在真实环境中落地并持续打磨。 2. 设计工程方向 • 推动设计系统与工作流的 AI 化：定义 AI Agents、Skills 与工具在设计中的应用，将设计系统打造为 AI 可读、可消费、可生成的资产；探索从灵感到原型到交付的 AI 驱动工作流； • 建立并维护团队长期复用的设计与前端基础设施，包括 Design Tokens、Components、Patterns、文档和 Storybook；连接 Figma Variables 与代码组件，定义 Motion Token、暗色模式、主题系统； • 参与 Agentic UX 设计与 AI 设计审美等前沿课题的探索，支持团队 Design Skill、Design Agent 与设计工具研发，处理组件治理、版本管理、迁移与跨团队协作。