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阿里云智能-大数据AI平台-AI Infra 产品运营
阿里云智能-大数据AI平台-AI Infra 产品运营
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产品运营
产品运营
Ai Infra
Sql
产品运营
商业化
大模型
数据分析
用户增长
跨团队协作
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI技术平台、侧重商业化增长、发展性极强、工作节奏偏紧
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
3.3万
比产品运营中位数高
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 3620 个在招 · 其中产品运营 约 110 个
市场机会
选择面较广
北京 · 产品运营 · 约 490 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云大数据AI平台的产品运营与用户增长，搭建从免费体验到付费转化的全链路体系
通过包装场景方案、制作教程及售前资料提升多渠道转化效率，同时策划品牌活动强化市场认知，并借助数据分析监测业务波动，为产品商业化与增长提供策略支持
最低要求
本科及以上学历，人工智能专业优先，2年以上云计算/互联网产品/内容运营工作经验，有B端产品运营经验优先
具备良好的技术产品商业化思维，熟悉 PaaS、MaaS 形态产品商业模式和价值定位
了解AI和大模型技术领域，熟悉 AI Infra 基础架构、深度学习、Transformer、大模型（Qwen系列、DeepSeek系列、GLM系列等）或多模态数据处理技术（Spark、Paimon、Ray、Lance等）者优先，有算法开发、数据科学经验优先
具备数据分析能力，熟练使用 SQL、Python 数据分析工具，数据敏感度强
对 AI 行业有热情，关注国内外优秀 AI 产品，能高效调研和迁移产品增长策略
善于跨团队协作，具备强烈的客户导向意识，追求卓越，对技术领域保持热忱，能够积极拥抱变化与不确定性
工作职责
产品运营及用户增长：搭建大数据 AI 平台产品用户从免费体验到付费到忠诚的成长体系
结合产品功能特性，包装典型场景方案、使用教程、售前资料等，提高电销、分销、网站自服务渠道的转化效率
产品品牌建设：围绕大数据 AI 平台产品技术，梳理品牌策略，并结合新品发布、客户沙龙、开发者活动等多种形式，强化市场心智，提升市场对大数据 AI 平台的了解和认同
数据分析与系统搭建：协助业务进行数据分析，监测业务波动，提供增长洞察
优先资格
人工智能专业优先
有B端产品运营经验优先
有算法开发、数据科学经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里云头部云平台，接触最前沿的大模型与AI Infra技术栈
- 拥有庞大的企业客户基数与丰富的内部数据资源，利于快速验证运营策略
- 大厂背书显著提升个人履历含金量与职业竞争力
- 技术迭代极快，需持续跟进AI底层架构与模型演进以保持专业度
- 跨团队协作频繁，需具备极强的沟通推动力以应对复杂业务场景
- 适合具备扎实数据分析能力、对AI技术有浓厚兴趣，且擅长将技术语言转化为商业价值的复合型运营人才
缺点 / 挑战
- B端决策链条长，用户增长与商业化转化压力较大
角色解读
- 可向高级产品运营专家或产品管理方向晋升
- 积累深厚后有机会转向AI商业化负责人或生态合作总监
- 长期可拓展至云计算整体解决方案运营领域
- 负责阿里云AI平台产品的全生命周期运营，覆盖用户获取、激活与留存环节
- 策划并执行品牌营销活动，提升产品在开发者与企业客户中的知名度
- 通过SQL/Python进行业务数据监控与分析，输出增长策略报告
- 精通B端产品运营方法论，熟悉PaaS/MaaS商业化路径
- 掌握SQL与Python数据分析技能，具备强数据敏感度
- 了解AI Infra架构及主流大模型技术栈
- 优秀的跨部门协同与项目推进能力
申请策略
- 准备一份针对阿里云AI平台产品的竞品分析与运营优化建议方案
- 面试前重点梳理过往项目中“技术理解+商业转化”的结合案例
- 突出过往在B端SaaS/PaaS产品上的用户增长与商业化落地案例
- 量化展示通过数据分析驱动转化率提升的具体成果
- 强调对AI大模型或云计算技术的理解深度与技术实操经验
- 系统学习PaaS/MaaS商业模式与客户成功体系
- 强化SQL复杂查询与Python数据可视化分析实战
- 深入研读主流大模型应用场景及AI Infra基础架构原理
面试指南
- 采用STAR法则结构化陈述项目背景、任务目标、行动策略与量化结果
- 结合具体技术场景说明如何将抽象的技术特性转化为用户可感知的价值主张
- 展示数据驱动决策的闭环思维，强调假设提出、A/B测试与迭代优化过程
- 请分享一个你主导的B端产品用户增长或商业化转化项目，你是如何设计策略并拿到结果的？
- 面对AI技术快速迭代，你如何保持对产品趋势的敏锐度并转化为运营动作？
- 如何利用数据分析发现业务瓶颈，并制定相应的增长实验？
- 深入研究阿里云通义千问及相关AI Infra产品的当前市场定位与竞品差异
- 准备2-3个完整的数据分析驱动业务增长的实战案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资处于互联网大厂市场中上水平，配套完善的五险一金与补充福利，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
90较高
深度绑定AI Infra与大模型前沿赛道，技术视野开阔，内部培训与晋升通道清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Infra、Transformer、大模型、Spark、Paimon、Ray、Lance、SQL、Python
业务类型profit_center
工作生活
65中等
未明确提及弹性工作制，大厂常规节奏下可能面临一定业务压力，但平台资源丰富。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
聚焦AI基础设施建设，助力企业数字化转型，具有显著的行业推动价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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