快手
机器学习平台产品经理（可灵AI专项）
机器学习平台产品经理（可灵AI专项）
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Ai产品
云原生
可观测性
工作流编排
机器学习平台
自动化测试
Agentic智能体
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
技术驱动的AI平台核心岗，能深度积累前沿技术产品经验，但对技术理解力和协同能力要求极高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
48K
比产品经理中位数高
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 2340 个在招 · 其中产品经理 55 个
市场机会
选择面较广
北京 · 产品经理 · 约 570 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责快手机器学习平台（可灵AI专项）的核心产品规划与建设
工作内容涵盖平台全链路功能设计（模型训练、推理、工作流编排等），构建全链路可观测体系，以及推动AI模型自动化测试与智能体场景落地
需要深度连接算法、研发、业务团队，挖掘并解决AI研发全流程痛点，打造高效、稳定、易用的一站式AI平台
最低要求
本科及以上学历，2年以上机器学习平台/AI平台/云原生平台产品经理经验，有完整的平台型产品从0到1搭建、迭代优化经验
具备扎实的技术产品认知，了解云原生、容器化（Docker/K8s）、可观测体系、自动化测试等相关基础技术原理，能精准对接研发团队落地需求
具备优秀的需求拆解、产品设计、逻辑梳理、跨团队沟通协同能力，能够独立完成复杂平台的架构规划、功能设计、版本节奏把控，擅长解决AI研发、运维中的实际痛点问题
工作职责
负责机器学习平台核心能力建设，负责平台全链路产品规划与迭代，覆盖模型训练、在线/离线推理、开发环境、工作流编排等功能模块设计，打造高效、稳定、易用的一站式AI平台
搭建平台全链路可观测能力，统筹日志采集、日志检索、链路追踪、指标监控、异常告警、数据大盘建设，覆盖训练、推理、开发机、工作流的全维度监控，实现问题快速定位、故障提前预警、资源用量可视化，保障平台稳定运行
负责AI模型自动化测试体系产品规划与落地，熟悉Agentic智能体相关产品理念与技术逻辑，支撑AI智能体自动化作业、自主决策等场景落地
设计可视化AI工作流编排平台，支持数据预处理、模型训练、模型评估、模型推理、结果输出等全流程节点拖拽、自定义编排、定时调度、依赖管理、失败重试，实现AI研发流程自动化、标准化、可复用，支撑批量任务、流水线作业场景落地
深度对接算法、研发、运维、业务团队，挖掘AI研发、模型上线、运维管控全流程痛点，收集用户需求，进行需求拆解、优先级排序、版本规划
输出产品原型、需求文档、交互规范，跟进研发、测试、上线全流程，保障功能落地并迭代优化
跟进业内主流机器学习平台的技术趋势和产品形态，持续优化平台算力利用率、研发效率、稳定性、安全性，沉淀标准化产品能力和解决方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台型产品经验稀缺且价值高，能深入理解AI研发全链路，技术视野广阔
- 直接接触行业前沿的AI技术（如智能体、大模型）和大规模计算场景
- 岗位处于公司技术中台核心位置，对推动业务创新有直接影响力
- 技术复杂度高，需持续跟进云原生、MLOps、可观测性等技术的快速发展
- 作为平台方，需要平衡不同算法、业务团队的多样化需求，协调难度大
- 适合具备扎实技术背景、喜欢解决复杂系统性问题、有平台产品搭建经验，并享受通过产品化手段提升研发效率的求职者
缺点 / 挑战
- 需对平台稳定性和效率负责，面临较高的运维和稳定性压力
角色解读
- 深耕AI基础设施领域，成为AI平台产品专家，负责更庞大、复杂的AI基础能力建设
- 纵向晋升为产品负责人或总监，管理团队并负责整体平台产品战略
- 横向扩展，将平台产品能力沉淀为解决方案，向外部客户或行业输出
- 负责机器学习平台（如模型训练、推理、工作流）的整体产品规划与功能设计
- 构建平台的全链路监控与可观测体系，确保平台稳定性和资源可视化
- 推动AI自动化测试、智能体等前沿场景的产品化落地，提升AI研发效率
- 作为枢纽，连接算法、研发、运维、业务团队，将实际痛点转化为产品解决方案
- 深度技术理解力：需掌握云原生（Docker/K8s）、可观测性、自动化测试等底层技术原理
- 复杂平台规划能力：具备从0到1搭建大型平台产品的经验，能进行架构级产品设计
- 跨团队协同与沟通：擅长在技术、产品、业务等多方之间进行需求对齐、拆解和推动落地
申请策略
- 研究快手现有的AI基础设施和“可灵AI”的业务方向，在面试中展现你对业务的理解
- 准备一个关于如何设计一个复杂平台功能（如工作流编排）的完整思路，从需求分析到架构设计
- 重点突出“从0到1”或“重大迭代”的平台型产品项目经验，量化其对研发效率或稳定性的提升
- 清晰阐述对云原生、容器化、可观测性等技术原理的理解，以及如何将其应用于产品设计
- 描述跨团队（尤其是与算法/研发团队）协作解决复杂痛点的具体案例和成果
- 系统梳理并深化对MLOps（机器学习运维）工具链和最佳实践的理解
- 学习主流机器学习平台（如Kubeflow, MLflow, Ray）的产品设计与功能架构
- 了解大语言模型（LLM）和智能体（Agent）的技术逻辑与产品化趋势
面试指南
- 对于平台经验问题：采用STAR法则，清晰描述背景、任务、行动和结果，突出架构思考和复杂度
- 对于技术设计问题：展示你的产品思维，从用户（算法工程师）视角出发，覆盖全生命周期（开发、训练、部署、监控），并考虑易用性、稳定性和扩展性
- 对于需求协调问题：展示你的同理心、沟通技巧和优先级决策框架（如基于业务价值、技术可行性等）
- 请介绍一个你从0到1负责的平台型产品，你的核心贡献和遇到的最大挑战是什么？
- 如何设计一个AI模型的全链路监控体系？请从产品角度描述需要覆盖哪些维度
- 如果多个算法团队对平台的新功能有不同的、甚至冲突的需求，你会如何处理？
- 你认为一个好的机器学习平台，最重要的三个产品特性是什么？为什么？
- 请解释你对‘可观测性’在平台中作用的理解，并举例说明
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活55
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市大型科技公司的平台核心岗位，薪酬福利体系预计相对完善，但JD未明确提及具体薪资和福利项。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
95较高
岗位技术栈前沿，深度接触机器学习平台、云原生、可观测体系等核心技术领域，是积累AI基础设施产品经验的极佳机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习平台、云原生、Docker、Kubernetes、可观测体系、Agentic智能体、自动化测试、工作流编排
业务类型cost_center
工作生活
55较低
JD未明确说明办公模式，平台岗位需与研发团队紧密协作，现场办公可能性高。岗位涉及多团队协同和平台稳定性保障，工作强度可能不低。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI平台是支撑业务创新的基础设施，岗位通过提升研发效率间接创造价值，但社会影响力感知不如直接面向用户的产品。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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