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千问办公-AI产品经理-AI Agent数据与实验平台
千问办公-AI产品经理-AI Agent数据与实验平台
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公AI产品经理
AI产品经理
A/B测试
Ai产品经理
Llm大模型
Sql
商业分析
实验平台
指标体系
数据产品
数据仓库
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
阿里核心AI业务线、前沿数据产品岗、高成长高挑战、WLB待确认
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
3.5万
与AI产品经理中位数基本持平
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AI产品经理 84 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责千问办公业务的核心指标体系搭建与经营分析，设计并落地Agent运行数据模型与可观测性平台
主导A/B实验、评测与发布决策机制建设，推动用户增长与商业化漏斗的数据产品化
通过构建数据反馈闭环与稳定交付流程，协同算法、研发与业务团队，实现数据驱动的产品迭代与商业目标达成
最低要求
有完整数据产品或核心模块从问题发现、指标设计、数据研发协同到上线迭代的实际经验
不以工作年限作为主要判断标准
做过数据平台、分析平台、实验平台、增长数据、商业化数据、AI 数据产品或经营分析产品中的至少一种
理解事件模型、指标计算、埋点、数据仓库、实时与离线数据、数据血缘、数据质量和权限治理等基础机制
熟练使用 SQL 或具备同等的数据分析能力，能够独立验证指标口径、漏斗、归因逻辑和业务假设
理解 A/B 实验、抽样、显著性、偏差和因果判断的基本原理，能够区分方便统计的指标和真正代表用户价值的指标
理解 LLM 与 Agent 的基础机制，包括 Context、Memory、工具调用、任务规划、人机协作、评测和常见失败模式
能够把复杂的 Agent 行为拆成清晰的数据事件、状态、指标、评测集和产品边界，并写出数据研发可执行、业务可理解、测试可验收的方案
具备较强的技术理解、结构化思考和跨团队推动能力，能在数据准确性、业务价值、技术成本和交付速度之间做出判断
具备较强的用户同理心和产品判断，愿意深入业务现场和真实任务，而不是只接受报表需求
工作职责
指标体系与经营分析
负责千问办公北极星指标和多层经营分析体系，连接公司目标、业务场域、渠道、客户、产品和用户
统一用户、使用用户、组织坐席、个人坐席、付费坐席、积分消耗、商机和 ARR 等核心指标口径
建设指标字典、口径审批、版本管理、数据血缘和质量机制，让不同团队基于同一套事实开展经营决策
建设跨产品、跨渠道和跨生态的归因及去重能力，支撑 2000 万付费坐席和 35 亿元 ARR 的目标拆解与经营复盘
Agent 运行数据与可观测性
定义 Agent 运行数据模型，覆盖 Session、任务、步骤、模型版本、Prompt、Context、Memory、工具调用、知识检索、Token、成本、耗时、错误、重试和人工介入
建立任务完成率、产物质量、人工介入、可靠性、时延、成本和安全风险等 Agent 核心指标
建设面向产品、研发、运营和企业管理员的 Agent 运行分析、异常监控、告警和问题定位能力
关注多 Agent、跨产品调用和长任务链路中的追踪、归因与失败恢复，并将其转化为可验证的数据产品
实验、评测与发布决策
建设 A/B 实验、流量分配、指标计算、显著性分析、实验归档和结果复用能力
连接离线评测、人工评测、在线实验、真实用户反馈和业务结果，避免只使用调用量、Token 量或对话轮次判断产品价值
为模型、Prompt、工具、知识库、工作流和交互方案提供可重复的评测与灰度机制，支撑高质量发布决策
用户与经营数据产品化
建设用户增长、商业化、企业、生态和 Agent 使用的核心漏斗
支撑用户分层、商机挖掘、使用预警、付费转化、续费扩容和生态运营，将一次性分析沉淀为可复用的数据产品
建立数据异常发现、修复、回溯和影响评估机制，保障核心经营指标准确、及时和可追溯
与业务团队共同设计可操作的看板、预警和分析工具，而不是只交付静态报表
数据反馈闭环与稳定交付
将真实使用、显式反馈、失败案例、人工接管和客户问题转化为数据集、评测样本和产品改进信号
与模型、算法、数据工程、产品和研发团队合作，推动数据进入评测、实验、优化和发布流程
建设数据采集、权限、脱敏、保留和删除机制，满足多租户企业数据和隐私合规要求
明确需求范围、优先级、技术依赖、质量风险和验收标准，推动数据与实验产品稳定上线并被业务持续使用
优先资格
从 0 到 1 做过 AI 原生数据产品、AgentOps、模型评测、AI 可观测或实验平台，并经历过线上稳定性检验
有模型离线评测、人工评测、在线实验、Prompt 优化或数据反馈飞轮经验
有订阅、坐席、权益、积分、渠道归因、ARR 或复杂商业化数据经验
有推荐、搜索、广告、风控、增长实验或因果分析产品经验
有多租户企业数据、权限隔离、数据脱敏、隐私合规或数据治理经验
能使用 Python、Notebook、代码或 AI 编程工具快速完成数据验证、原型或 Demo
英语能力较好，能够持续阅读海外 AI Agent、数据平台和模型评测资料
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度切入AI Agent与办公智能化核心场景，接触业界最前沿的大模型数据基建与实验平台技术
- 业务直接挂钩ARR与商业化目标，产品价值易量化，成果对团队业绩影响显著，内部认可度高
- 依托头部科技企业平台资源，可获取海量真实用户数据与算力支持，利于打造标杆级数据产品
- 跨部门协同机会多，能快速积累算法、研发、运营全链路视角，提升复合型产品管理能力
- Agent行为高度动态且长链路复杂，数据建模与归因难度极大，需持续应对技术边界与业务不确定性
- 多租户企业数据涉及严格的隐私合规与权限隔离要求，产品设计与交付需兼顾安全性与灵活性
- 从0到1搭建可观测与实验平台缺乏成熟参考模板，需自主探索最佳实践并承担试错成本
- 适合具备扎实数据产品功底、对AI Agent技术充满热情、抗压能力强且渴望在核心业务线积累复合型经验的求职者
缺点 / 挑战
- 互联网大厂节奏快、指标压力大，需在数据准确性、技术成本与交付速度之间不断权衡取舍
角色解读
- 纵向深耕AI数据基建领域，成长为AI数据产品专家或首席数据产品经理，主导企业级数据中台建设
- 横向拓展至AI商业化与增长策略方向，转型负责Agent产品的整体商业化变现与生态运营
- 向技术型产品管理发展，逐步承担算法策略与数据工程的交叉管理职责，迈向高级产品负责人角色
- 搭建千问办公业务的核心指标体系与经营分析平台，统一多维度数据口径并支持商业化目标拆解
- 设计Agent运行数据模型与可观测性系统，实现任务追踪、异常监控与成本安全指标的可视化
- 主导A/B实验与评测机制建设，连接离线/在线数据与真实业务结果，支撑模型与功能的灰度发布
- 推动用户增长与商业化漏斗的数据产品化，建立数据反馈闭环，协同算法与研发团队优化产品体验
- 精通数据产品设计方法论，熟悉事件模型、数据仓库、实时离线架构及数据血缘治理
- 熟练掌握SQL及数据分析工具，具备独立的指标验证、漏斗分析与归因逻辑推导能力
- 深入理解LLM与Agent运行机制，能将复杂交互拆解为可量化、可评测的数据事件与状态机
- 掌握A/B实验设计与因果推断原理，具备跨团队推动力与结构化产品方案设计能力
申请策略
- 提前研究千问办公产品线与竞品Agent平台，准备针对其数据短板提出初步的产品优化思路
- 面试时注重展现结构化思维与业务同理心，用具体案例证明如何将模糊需求转化为可执行方案
- 突出完整数据产品生命周期经验，重点描述从指标设计、数据研发协同到上线迭代的全流程案例
- 强调A/B实验设计与因果分析实战，展示如何通过显著性检验与偏差控制验证真实业务价值
- 体现对LLM/Agent数据特性的理解，列举将复杂模型行为转化为可观测指标与评测集的具体项目
- 展示跨团队推动与商业化数据经验，说明如何平衡技术成本、数据质量与业务增长目标
- 深化AgentOps与模型可观测性知识，学习主流开源评测框架与遥测数据采集方案
- 强化SQL高阶查询与数据建模能力，掌握复杂归因逻辑与多源数据融合处理技巧
面试指南
- STAR法则+数据闭环：背景(业务痛点/目标)→任务(指标设计/技术选型)→行动(跨端协同/实验设计)→结果(业务增量/效率提升)，强调数据验证与迭代过程
- 分层拆解法：将复杂Agent行为按Session/Task/Step/Tool调用分层，分别定义状态机、采集频率与聚合口径，确保可观测性与性能平衡
- 共识优先原则：先对齐业务目标与用户价值，再拉齐数据口径与技术可行性，通过灰度验证与联合评审机制降低沟通摩擦
- 请分享一个你从0到1搭建数据产品或实验平台的完整案例，你是如何定义核心指标与验证效果的？
- 面对Agent长任务链路与多模型调用场景，你会如何设计数据埋点、状态追踪与失败归因机制？
- 当业务方提出的指标口径与数据底层实际情况存在冲突时，你如何协调并推动达成一致？
- 如何设计一套兼顾数据准确性、隐私合规与用户体验的多租户数据权限与脱敏方案？
- 在资源有限的情况下，你如何评估A/B实验结果的可靠性，并决定是否需要扩大样本或延长测试周期？
职位点评
薪资福利82
成长发展92
工作生活58
使命价值76
薪资福利
82较高
头部上市科技企业背书，薪资竞争力处于行业前列，但JD未明确具体福利细节与发放规则。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
92较高
深度参与AI Agent前沿数据基建与实验平台建设，技术栈领先且业务直接关联营收目标，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、A/B Testing、SQL、数据仓库、Python、Prompt优化、数据治理
业务类型profit_center
工作生活
58较低
工作地点位于科技园区通勤便利；JD未明确弹性工时或加班政策，互联网大厂节奏通常较快，需做好高强度准备。
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
76中等
投身AI Agent与办公智能化浪潮，致力于提升企业数字化效率与数据驱动决策能力，具有明确的行业前瞻性与实用价值。
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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