1688-AI平台产品-Infra

优缺点分析

角色解读

• 在阿里巴巴这样的大平台，可以深入AI Infra和Agent前沿领域，成为AI产品专家
• 有机会主导MaaS平台商业化，向高级产品经理、产品总监方向发展
• 可以积累大模型技术落地经验，未来在AI领域有广阔的职业前景
• 负责AI Infra平台的核心模块规划，主导MaaS平台的商业化产品迭代，设计模型优化、推理加速及API服务解决方案
• 参与AI Native Agent产品建设，聚焦vibe coding、Cowork Agent等前沿方向，构建Agent能力评估框架与优化策略
• 通过用户行为分析与场景挖掘，推动规模化Agent用户产品从0到1的落地与商业化验证
• 跟踪AI前沿技术动态，结合行业趋势输出产品创新方案，推动平台技术壁垒构建与生态合作
• 具备2年以上AI产品经验，熟悉MaaS平台或AI Infra项目，了解模型训练、推理加速技术栈（如vLLM、TensorRT-LLM）
• 深入理解LLM及Agent的基本机制，对Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering有实践经验
• 具备Agent产品开发经验，熟悉Agent评估方法论，有Cowork Agent或vibe coding产品经验者优先
• 具备UI/UX设计素养，能够在AI辅助下完成产品原型图和UI设计

申请策略

• 在申请时，可以针对阿里巴巴的AI业务方向，准备一些对MaaS平台和Agent产品的思考和建议，展示你的专业度
• 了解阿里巴巴的企业文化和淘天集团业务，在面试中展现你对业务的深入理解
• 重点突出AI产品经验，特别是MaaS平台或AI Infra项目经历，详细描述在模型优化、推理加速方面的落地案例
• 强调Agent产品开发经验，展示对Agent评估方法论的理解和实践，如有vibe coding或Cowork Agent经验务必突出
• 在简历中体现对LLM、Agent技术原理的深入理解，以及Prompt Engineering等领域的实践经验
• 展示UI/UX设计能力，如能提供AI辅助设计的原型图或作品集，将大大加分
• 深入学习vLLM、TensorRT-LLM等推理加速技术，了解其原理和应用场景
• 系统学习Agent评估方法论，了解Tool Use、Reasoning、Planning等模块的设计

面试指南

• 回答项目经验时，可以遵循STAR法则，清晰描述背景、任务、行动和结果，突出你的个人贡献和量化成果
• 回答技术理解问题时，可以结合具体案例，展示你对技术原理的理解和实际应用能力
• 回答产品设计问题时，可以体现你的用户思维和商业思维，从用户需求、商业价值和技术可行性三个维度进行阐述
• 请详细介绍一下你主导或参与过的MaaS平台或AI Infra项目，你在其中扮演的角色和遇到的挑战？
• 如何评估一个Agent的能力？请谈谈你对Agent评估方法论的理解
• 你如何理解vibe coding？你认为它未来的发展趋势是什么？
• 请举例说明你如何利用Prompt Engineering或Context Engineering优化模型输出
• 你如何看待AI产品经理与传统产品经理的区别？你认为AI产品经理的核心竞争力是什么？