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阿里云智能-AI Native 应用产品经理 - AI Coding / Agent 方向-专有云（北京&杭州）
阿里云智能-AI Native 应用产品经理 - AI Coding / Agent 方向-专有云（北京&杭州）
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 30k–50k · AI 参考估算
北京 / 杭州
高级经验
本科
仅现场办公产品管理
产品管理
值不值得投
薪资怎么样
40K
比产品管理中位数高
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 2530 个在招 · 其中产品管理 8 个
市场机会
选择面较广
产品管理 · 约 3440 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在阿里云智能专有云业务中，负责AI Native应用方向的产品经理岗位，核心聚焦于AI Coding（智能编码）和Code Agent（代码智能体）场景
你需要从产品规划、核心能力设计、技术产品化到商业化落地全链路负责，目标是将前沿的AI编程能力，转化为面向政企客户的可靠、可交付的产品和解决方案，驱动研发效能提升
最低要求
基础要求：
● 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息管理、自动化等相关专业优先
● P7：5 年以上产品经验，具备独立负责复杂产品模块或 0-1 产品落地经验
● P8：8 年以上产品经验，具备复杂产品线、平台型产品、ToB 商业化或跨团队产品负责人经验
● 有云计算、开发者工具、DevOps、低代码/平台工程、AI 产品、大模型应用、企业软件、研发效能平台等相关经验之一
技术理解要求：
● 理解软件研发流程和工程工具链，熟悉需求、代码、测试、构建、发布、运维、缺陷管理等 SDLC 环节
● 熟悉大模型应用基本原理，理解 Prompt / Context Engineering、RAG、Tool Use、Function Calling、Workflow、Memory、Agent、模型评测等概念
● 对 AI Coding 产品有实际使用或设计经验，熟悉 Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot等产品者优先
● 能够与算法、工程、架构团队进行有效技术讨论，能把复杂技术能力转化为清晰的产品方案、验收标准和用户价值
产品能力要求：
● 具备强需求洞察和抽象能力，能够从客户项目中提炼共性能力，并沉淀为标准化产品
● 具备较强的结构化表达能力，能够输出高质量 PRD、产品路线图、指标体系、竞品分析、解决方案材料和客户汇报材料
● 具备数据驱动意识，能够围绕非确定性 AI 产品建立效果评估、反馈闭环和持续迭代机制
● 具备强 Owner 意识，能在高度不确定的新产品方向中推动跨团队协作和结果落地
ToB / 专有云要求：
● 有企业级产品、云产品、私有化部署、政企客户、金融/能源/运营商/政府等行业客户经验优先
● 理解企业客户对安全、权限、审计、稳定性、可运维、可交付、可验收的要求
● 能适应从客户共创、POC、交付落地到产品化沉淀的完整 ToB 产品节奏
工作职责
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
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
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
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
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
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
优先资格
● 对 AI Coding 产品有实际使用或设计经验，熟悉 Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot等产品者优先
● 有企业级产品、云产品、私有化部署、政企客户、金融/能源/运营商/政府等行业客户经验优先
AI 洞察
暂无 AI 洞察数据
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