滴滴出行
AI产品运营高级专家
AI产品运营高级专家
发布于 大约 1 小时前中层管理(经理/总监)
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品运营
Ai Coding
Cli工具
Go
Ide插件
Llm
Rag
产品运营
研发效能
AI 估算 · 40k–70k
北京AI研发产品高级专家，大厂背景，薪资竞争力强，机会稀缺。
职位详情
关于这个职位
该职位负责滴滴AI研发工具的产品规划与运营，深度研究Cursor、Claude Code等业界方案，设计IDE插件、Agent工作流等核心能力，推动AI Coding工具在公司内部规模化落地，最终提升研发效能
适合有研发效能或开发者工具背景，并希望深耕AI前沿方向的资深人才
最低要求
统招本科及以上，有计算机、软件工程相关专业背景，5年以上研发效能产品 / 研发运营经验，至少 2 年 AI Coding / 研发效能工具 / 开发者工具产品经验
完整经历开发者工具、IDE 插件、AI 代码助手从 0 到 1 或规模化落地
熟悉软件开发完整流程，能看懂代码，了解 Go/Java/Python 至少一种主流开发语言
深刻理解 AI Coding 相关技术概念：LLM、Agent、工具调用、RAG、代码上下文、会话压缩、Prompt 工程、代码生成评测
使用过 Copilot、Cursor、Claude Code 等工具
具备 2 人及以上团队管理经验，能够独立搭建运营体系、拆解业务指标、带团队拿结果
极强跨部门沟通、向上汇报能力，能面向研发技术负责人讲清楚产品价值，推动内部规模化落地
工作职责
结合滴滴多业务研发场景，调研开发者痛点，制定AI 研发中长期产品路线图，定义 IDE 插件、CLI 工具、Agent 工作流、知识库 RAG、上下文压缩、工具调用等核心能力规划
深度研究 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、自研 AI Coding Agent 业界方案，输出竞品分析，结合内部代码规范、安全管控、代码权限、数据合规要求，设计适配滴滴的差异化产品方案
负责产品需求挖掘、PRD 撰写、交互流程设计，重点设计需求、设计、开发、测试、运维的全链路AI研发工具链产品
协同算法、前后端研发、测试团队推动版本迭代落地
制定AI研发工具内部推广运营策略，对研发渗透率、周活跃深度、功能使用率、研发效能提升指标结果负责
持续收集研发工程师反馈，建立需求闭环通道，将一线使用痛点反向输入产品迭代
打造内部标杆用户、技术布道师
持续跟踪 AI Agent、软件工程智能化、代码生成、长上下文管理、本地代码理解等前沿技术，开展预研与 POC 验证，探索下一代 AI 研发工具形态
优先资格
有互联网头部公司的研发效能平台、内部开发者工具平台工作经历优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI Coding最前沿，参与定义下一代研发工具形态
- 职位带团队，能锻炼管理能力
- 内部落地成果对研发效能提升有直接价值
- 需要同时具备产品、技术和运营能力，要求高
- 推动内部研发工具落地可能遇到推广阻力，需要极强沟通能力
- 适合有研发效能或开发者工具背景，对AI Coding充满热情，并具备一定管理经验的资深产品运营/产品经理
缺点 / 挑战
- 滴滴平台大，业务场景复杂，有挑战性和学习空间
- AI技术迭代快，需要持续学习，工作压力可能较大
角色解读
- 深耕AI Coding赛道，成为AI研发工具领域的专家
- 可向技术产品总监或CTO办公室方向发展，负责更大的研发效能体系
- 也可转向AI Agent平台等前沿方向
- 规划AI研发工具产品路线图，定义IDE插件、CLI、Agent工作流等核心能力
- 深度分析Cursor、Claude Code等业界方案，产出竞品分析，设计差异化方案
- 协同算法、前后端、测试团队推进产品迭代，并对研发渗透率、效能指标负责
- 运营内部工具，收集工程师反馈，打造标杆用户，推动规模化落地
- 熟悉AI Coding技术栈：LLM、Agent、RAG、上下文管理、Prompt工程等
- 懂产品设计：PRD撰写、交互流程、需求闭环
- 至少掌握一种主流语言（Go/Java/Python），能看懂代码
- 具备团队管理和跨部门沟通能力
申请策略
- 提前了解滴滴的研发体系和技术文化
- 在简历中体现对AI Coding领域的深刻理解和热情
- 突出主导过AI代码助手或开发者工具从0到1的经验
- 强调能看懂代码，掌握至少一门语言，有技术背景
- 展示运营成果数据，如渗透率、使用率提升等
- 体现团队管理经验和跨部门协作案例
- 深入了解Cursor、Claude Code等工具的架构和Prompt调优
- 补充Agent工作流设计、RAG相关实践知识
面试指南
- 对于产品设计问题，可以用STAR法则：背景-目标-方案-结果
- 对于衡量指标问题，从渗透率、活跃度、效能对比等维度阐述
- 对于推广问题，强调用户洞察、种子用户、反馈闭环
- 你如何设计一个AI代码助手的产品路线图？
- 如何衡量AI研发工具对研发效能的提升？
- 讲讲你推动一个开发者工具内部落地的经历，遇到哪些阻力？
- 你对Agent工作流和RAG有什么理解？
- 如何平衡产品迭代和内部推广？
职位点评
72
综合评分
大厂AI研发工具专家，前沿技术栈，薪资优厚，但WLB不明确。
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。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和快速成长的求职者，对工作生活平衡要求较高者需谨慎考虑。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展88
工作生活45
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市大厂的资深岗位，薪资具备较强吸引力，但具体福利未在JD中提及。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
88较高
AI Coding为前沿方向，岗位涉及产品规划、技术研究、运营全链路，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Prompt Engineering、IDE插件
业务类型cost_center
工作生活
45较低
JD未提及工作生活平衡相关安排，大厂节奏通常较快，存在不确定性。
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 Coding提升研发效率，对行业有一定正向价值，但岗位本身偏向内部工具，社会直接影响力有限。
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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