夸克千问C端事业群-AI生产力产品经理-杭州/北京/广州
任职要求
1. 经验与背景： 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程或相关专业优先。具备3年以上产品经验，有 AI 办公协同类产品经验者优先；有大模型产品实际落地经验者优先。 2. AI技术理解力： 熟悉大模型在办公场景中的典型应用；了解Agent架构在任务自动化中的潜力；能与算法和工程团队高效沟通，推动 LLM、VLM、ASR、TTS等技术在产品中高质量落…
工作职责
1. 产品规划与设计： 负责办公领域独立产品的整体规划与体验设计。结合公司业务战略、AI技术演进趋势与用户在办公场景中的真实需求，制定清晰的产品架构与落地方案，确保输出内容在专业性、准确性、一致性及合规性方面达到高标准。 2. 场景驱动的体验创新： 深入挖掘用户在写作、翻译、信息处理、会议等核心办公场景下的痛点。运用 LLM、VLM、ASR、TTS等技术，提出创新的产品解决方案，并持续迭代优化。 3. 全生命周期管理： 主导AI办公产品从POC、0到1再到N的全生命周期管理，制定清晰的产品发展路线图与上线节奏，确保核心功能高效、稳定地快速迭代与落地。 4. 跨团队协同推进： 与业务、技术、算法、UED、工程等团队紧密协作，高效推动跨部门资源整合与项目执行，确保产品目标与用户体验双达标。 5. 行业洞察与策略支持：持续跟踪国内外AI办公工具的产品动态，结合用户反馈与数据分析，为产品迭代和商业化策略提供前瞻性建议。
1、负责 AI 创作相关产品的规划与设计，包括图像、视频及多模态创作工具 2、深入理解创作者与垂直场景（如营销、学习教育）的需求，结合 Chatbot 交互形态，设计自然、易用、有创造力的创作体验。 3、与设计、算法、研发协作，将 AI 能力转化为可被用户理解和使用的产品 4、关注行业趋势，参与规划面向未来的 AI 内容形态与创作工具
1. 负责 AI 内容与创作工具方向的创作者运营全链路工作，包括创作者引入、分层运营、成长与留存机制设计； 2. 制定并推进创作者冷启动及规模化运营策略，持续提升创作者规模、活跃度与内容供给效率； 3. 结合 AI 工具及玩法能力，设计创作者使用路径与运营方案，推动创作者高效使用产品完成内容生产； 4. 对创作者相关核心指标负责，包括活跃、留存、供给量、内容质量及玩法使用效率，并能基于数据持续优化策略； 5. 沉淀可复用的创作者运营方法论与 SOP，支撑业务长期发展。
你将加入阿里千问C端事业群的核心算法团队，负责千问、夸克AI问答等大模型产品背后至关重要的“大脑”——RAG（检索增强生成）系统。我们的使命是为大模型打造一个专属的、下一代搜索引擎，确保AI在回答用户问题时，能做到毫秒级响应、内容全面、信息时效性强且高度专业。你将深入参与： 1. 更具智能化和主动性的搜索引擎的构建，从被动响应query转向理解用户深层需求，更聪明的返回所需的材料 2. 用大模型重构搜索各个中间环节，如query理解、语义召回、listwise排序等，更好支撑chat agent等应用； 3. 基于agent的思想，构建全部自动化的数据生产、效果评估流程体系 4. 追踪相关前沿技术，协助完成相关方向的调研、落地应用，推动相关领域性能的不断提升；
我们正在重新定义“千问”：从一个博学的对话者进化为具备执行力的数字实体。我们的核心使命是构建一套统一的认知架构，打破模型与现实世界的壁垒。通过 Skill-based Agent 技术，实现从“语义理解”到“任务闭环”的跨越，让 AI 真正深入生产力场景，实现数字世界与物理世界的高效连接 1. 统一认知架构设计与能力演进： - 深度对接阿里集团内部及外部第三方服务，设计并实现高效、稳定的 Agent 框架。负责将复杂的业务逻辑抽象为可插拔的配置、标准化的工具，供大模型理解与调用。 - 设计 skill-based 【统一Agent】架构，实现长程规划与自我反思能力的统一认知架构，以协调内部的推理、记忆和执行模块，实现统一智能体在跨场景、长链条任务上的优异表现。 - 推动并构建一个动态的“千问能办” skill library，将海量、异构的原子能力抽象为该统一智能体可学习、可组合、可泛化的skill，探索自动化技能发现与组合优化的前沿方法。 2. 核心场景算法优化： ⁃长程规划与决策优化： 针对复杂复合需求，研发先进的任务分解与多步推理算法，解决长链条执行中的错误积累与漂移问题。 -Agentic-RL 策略： 构建基于 环境反馈的强化学习（RLHB/RLAIF） 体系，通过在模拟环境中的大规模探索，提升 Agent 在极端场景下的鲁棒性与决策上限。 -领域知识注入： 针对高频场景（学习、办公、生活）进行长程预训练与持续学习，让 Agent 不仅拥有通用逻辑，更具备深度的行业专家意识。 3. 实际需求驱动迭代： - 建立科学、全面的Agent评测体系，通过线上数据分析、Bad Case挖掘，精准定位模型在幻觉、误拒答、组合泛化、执行失败等方面的瓶颈。 - 领导数据驱动的迭代飞轮，不仅是利用线上反馈进行微调，更要探索世界模型模拟、合成数据生成、以及基于AI反馈的强化学习等手段，高效、规模化地提升统一智能体的能力上限。