主分类：后端与业务系统研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI创新事业部-服务端研发-AI 产品商业化方向",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 商业化基础设施：建设并演进 AI 产品商业化底座，支撑 C 端转化增长与 B 端企业规模化营收，以工程化能力持续释放商业价值。\n2. 企业级 AI 知识引擎：打造企业知识引擎核心服务，将代码/文档等知识资产结构化与可用化，构建 企业级 Agent。\n3. 生产级权限与企业管控：建设企业级身份权限与管理控制体系，形成对 MCP、Rules、Hooks 等能力的统一管控与治理，保障多租户安全边界与关键链路可靠性。\n4. 资金安全与风控：搭建资金安全与商业化风控体系，系统性降低欺诈与异常带来的资金风险。\n5. 安全合规与可观测度量：建立面向 AI 场景的安全合规与可观测度量体系，用数据驱动商业化增长与治理闭环。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；有商业化或企业级系统建设经验者优先。\n2. 精通 Go/Java 至少一门语言。理解常见的服务端架构与工程化实践（模块化、接口设计、灰度发布、回滚、可观测）。\n3. 熟悉常见后端基础设施与中间件（数据库、缓存、消息队列等）；具备线上稳定性与性能优化经验，理解并能落地幂等、限流降级、超时重试、监控告警与故障定位，能保障计费/订阅等关键链路的正确性与可用性。\n4. 理解 AI 产品的典型交付形态与成本/收益逻辑，能将“模型能力、调用成本与产品策略”转化为可运营、可度量的产品与系统能力。\n5. 加分项：\na. 做过订阅、计费计量、对账、订单、支付、财务报表、权限系统、风控反作弊等方向；理解“钱与权益”的一致性、可追溯与可审计。\nb. 理解认证授权与权限模型、多租户隔离、审计日志；有安全治理或合规相关经验更佳。\nc. 有 LLM/Agent/RAG 等相关产品或平台的对接经验；做过内容安全/Prompt 安全、指令拦截、企业数据隔离、模型调用审计、AI 使用指标体系等。",
"skills": [AI生成
"Java",
"数据库",
"性能优化",
"接口设计",
"财务报表",
"审计",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI创新事业部-服务端研发-AI 产品商业化方向\nAI创新事业部-服务端研发-AI 产品商业化方向\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 商业化基础设施：建设并演进 AI 产品商业化底座，支撑 C 端转化增长与 B 端企业规模化营收，以工程化能力持续释放商业价值。\n2. 企业级 AI 知识引擎：打造企业知识引擎核心服务，将代码/文档等知识资产结构化与可用化，构建 企业级 Agent。\n3. 生产级权限与企业管控：建设企业级身份权限与管理控制体系，形成对 MCP、Rules、Hooks 等能力的统一管控与治理，保障多租户安全边界与关键链路可靠性。\n4. 资金安全与风控：搭建资金安全与商业化风控体系，系统性降低欺诈与异常带来的资金风险。\n5. 安全合规与可观测度量：建立面向 AI 场景的安全合规与可观测度量体系，用数据驱动商业化增长与治理闭环。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；有商业化或企业级系统建设经验者优先。\n2. 精通 Go/Java 至少一门语言。理解常见的服务端架构与工程化实践（模块化、接口设计、灰度发布、回滚、可观测）。\n3. 熟悉常见后端基础设施与中间件（数据库、缓存、消息队列等）；具备线上稳定性与性能优化经验，理解并能落地幂等、限流降级、超时重试、监控告警与故障定位，能保障计费/订阅等关键链路的正确性与可用性。\n4. 理解 AI 产品的典型交付形态与成本/收益逻辑，能将“模型能力、调用成本与产品策略”转化为可运营、可度量的产品与系统能力。\n5. 加分项：\na. 做过订阅、计费计量、对账、订单、支付、财务报表、权限系统、风控反作弊等方向；理解“钱与权益”的一致性、可追溯与可审计。\nb. 理解认证授权与权限模型、多租户隔离、审计日志；有安全治理或合规相关经验更佳。\nc. 有 LLM/Agent/RAG 等相关产品或平台的对接经验；做过内容安全/Prompt 安全、指令拦截、企业数据隔离、模型调用审计、AI 使用指标体系等。\n1. 商业化基础设施：建设并演进 AI 产品商业化底座，支撑 C 端转化增长与 B 端企业规模化营收，以工程化能力持续释放商业价值。\n2. 企业级 AI 知识引擎：打造企业知识引擎核心服务，将代码/文档等知识资产结构化与可用化，构建 企业级 Agent。\n3. 生产级权限与企业管控：建设企业级身份权限与管理控制体系，形成对 MCP、Rules、Hooks 等能力的统一管控与治理，保障多租户安全边界与关键链路可靠性。\n4. 资金安全与风控：搭建资金安全与商业化风控体系，系统性降低欺诈与异常带来的资金风险。\n5. 安全合规与可观测度量：建立面向 AI 场景的安全合规与可观测度量体系，用数据驱动商业化增长与治理闭环。\n1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；有商业化或企业级系统建设经验者优先。\n2. 精通 Go/Java 至少一门语言。理解常见的服务端架构与工程化实践（模块化、接口设计、灰度发布、回滚、可观测）。\n3. 熟悉常见后端基础设施与中间件（数据库、缓存、消息队列等）；具备线上稳定性与性能优化经验，理解并能落地幂等、限流降级、超时重试、监控告警与故障定位，能保障计费/订阅等关键链路的正确性与可用性。\n4. 理解 AI 产品的典型交付形态与成本/收益逻辑，能将“模型能力、调用成本与产品策略”转化为可运营、可度量的产品与系统能力。\n5. 加分项：\na. 做过订阅、计费计量、对账、订单、支付、财务报表、权限系统、风控反作弊等方向；理解“钱与权益”的一致性、可追溯与可审计。\nb. 理解认证授权与权限模型、多租户隔离、审计日志；有安全治理或合规相关经验更佳。\nc. 有 LLM/Agent/RAG 等相关产品或平台的对接经验；做过内容安全/Prompt 安全、指令拦截、企业数据隔离、模型调用审计、AI 使用指标体系等。",
"standard_classification": {
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