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AI可观测平台产品经理（深圳/北京/杭州/上海）
AI可观测平台产品经理（深圳/北京/杭州/上海）
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai Agent
Opentelemetry
Prd设计
Rag
产品经理
可观测平台
大模型(Llm)
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术栈、平台级产品视野、大厂背书，侧重专业成长与长期价值沉淀
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比AI产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2180 个在招 · 其中AI产品经理 24 个
市场机会
选择面较广
深圳 · AI产品经理 · 77 个在招
职位详情
关于这个职位
负责腾讯AI可观测平台的产品规划与设计，聚焦大模型与Agent技术在智能运维场景的落地
需构建基于Metrics/Log/Trace的数据底座与全域拓扑，打造告警降噪、根因定位等自动化闭环能力
通过自然语言交互与意图驱动升级产品体验，推动技术向智能化演进
最低要求
本科及以上学历，5 年及以上 ToB / 技术类产品经验，具备完整的产品从 0 到 1 定义到规模化落地经验，自驱力强、目标导向
深刻理解可观测与运维领域：熟悉 Metrics / Log / Trace 体系与 OpenTelemetry、Prometheus 等技术栈，了解云原生（Kubernetes、微服务、Service Mesh）架构下的稳定性挑战
熟悉业界主流可观测产品的能力布局与演进方向（Datadog、Dynatrace、Grafana Labs、Elastic、Splunk等同类产品）
具备 AI 产品认知与落地能力：理解大模型、Agent、RAG、工具调用的能力边界，能判断技术在运维场景中的可用性与风险
扎实的产品设计基本功：擅长用户调研与方案设计，能独立完成原型与 PRD
具备复杂功能的取舍决策能力
优秀的跨团队组织推动能力：能与技术、数据、运营、协作产品团队高效对齐方案，提前识别技术与交付风险，并具备产品宣导运营能力，维护产品长期演进路线
工作职责
智能化产品升级与 Agent 能力落地：负责可观测平台 AI 能力的整体规划与产品定义，推动产品从「功能驱动」向「意图驱动、自然语言交互」的智能运维形态演进
设计智能 Agent 的产品框架与交互范式，覆盖智能配置（采集策略、告警规则、Dashboard 自动生成）、智能问答、辅助排障等核心场景
定义 AI 能力的效果评估标准与迭代路径，在模型能力、数据成本与用户体验之间做出明确取舍
可观测数据底座与全域拓扑建设：基于 Metrics / Log / Trace 三类观测数据，设计统一的实体模型与关系模型，构建资源实体、业务服务、调用链路之间的关联关系
主导全域业务拓扑的产品设计，为用户提供可下钻、可联动的全局视图，支撑业务全链路可视化观测
与数据、平台团队协作推动数据标准化与实体对齐（如 OpenTelemetry 语义规范落地），解决跨源数据口径不一致问题
智能运维闭环能力构建：重构传统运维核心能力：海量告警智能降噪与收敛、动态拓扑感知、智能根因定位
打通「观测 → 分析 → 定位 → 处置」全流程，设计端到端的自动化运维闭环与处置建议机制
依托真实故障场景持续打磨效果，以故障发现率、定位时长、告警降噪率等量化指标驱动产品迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦前沿AI与运维交叉赛道，技术壁垒高且具备稀缺性
- 平台级产品背书，接触海量真实故障场景与头部客户数据
- 完整参与0到1定义到规模化落地，履历含金量与行业认可度高
- AI Agent在运维场景的准确率与稳定性要求极高，试错与验证成本高
- 需协调多方技术团队推进底层数据标准化，跨部门沟通复杂度大
- 面对快速迭代的LLM技术，需持续跟进并将其转化为可落地的产品力
- 适合具备5年以上ToB/AI产品经验、对技术架构有深刻理解且抗压能力强的资深产品从业者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AIOps领域专家或高级产品总监发展，深耕技术型产品管理
- 积累AI与运维交叉领域经验后，可拓展至企业级SaaS或云原生产品战略
- 提升技术商业化与数据驱动决策能力，走向核心业务线产品负责人角色
- 负责AI可观测平台的产品规划与定义，推动智能运维形态向意图驱动演进
- 设计Agent交互范式与数据底座，构建全域拓扑与自动化闭环能力
- 通过量化指标驱动产品迭代，平衡模型能力、数据成本与用户体验
- 深入理解可观测体系(Metrics/Log/Trace)与云原生架构稳定性挑战
- 掌握大模型、Agent、RAG等技术边界及在垂直场景的落地方法
- 具备扎实的PRD撰写、原型设计与复杂功能取舍决策能力
- 出色的跨团队协同与长周期产品路线规划能力
申请策略
- 重点关注技术文化匹配度，准备关于AI落地风险控制与ROI评估的深度思考
- 面试前研究Datadog/Splunk等产品演进路线，形成差异化产品观点
- 突出AI Agent或大模型产品在垂直领域的落地案例与核心指标
- 强调可观测/运维相关经验及Metrics/Log/Trace技术栈掌握程度
- 展示从0到1产品定义及规模化增长的全链路操盘经历
- 深入学习OpenTelemetry规范与云原生可观测生态演进路线
- 强化Prompt Engineering与RAG架构设计实战能力
- 补充AIOps领域知识图谱与根因分析算法基础
面试指南
- 采用STAR法则结合具体项目数据说明产品决策过程
- 围绕“技术边界-产品补偿-用户体验”三角关系展开论述
- 强调数据驱动、灰度测试与AB实验的迭代策略
- 突出利益相关者管理与共识达成的实操技巧
- 如何设计一个面向运维场景的AI Agent产品框架？
- 在模型能力有限时，如何通过产品设计弥补技术短板？
- 如何衡量并优化可观测平台的告警降噪率与根因定位准确率？
- 跨团队推进数据标准化时遇到阻力如何解决？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
头部互联网企业通常提供具有市场竞争力的薪酬结构与完善福利体系，能有效满足求职者对稳定回报与生活保障的期待。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
90较高
岗位深度融合大模型、Agent与可观测技术，处于AI与运维交叉前沿，技术成长空间与专业纵深极具吸引力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、OpenTelemetry、Prometheus、Kubernetes
业务类型cost_center
工作生活
60中等
常规互联网企业通常实行标准考勤制度，工作节奏较快且注重结果导向，但平台级产品岗位相对侧重长期规划而非短期冲刺。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于通过AI技术提升系统稳定性与运维效率，间接保障大规模互联网服务的可靠运行，具备明确的行业价值与技术使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号用户为本，科技向善
创新程度积极采用新技术
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