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    "job": {
        "job_title": "阿里云智能-AI Native 应用产品经理 - AI Coding / Agent 方向-专有云（北京&杭州）",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "云智能集团",
        "location": "北京 / 杭州",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "产品"AI生成
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        "company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
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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": "岗位职责\n1. 产品规划与方向定义\n● 负责 AI Native 应用方向的产品规划，重点围绕 AI Coding、Code Agent、研发智能体、企业知识管理智能体 等场景，定义产品定位、目标用户、核心场景、版本路线图和商业化路径。\n● 面向专有云客户的真实业务环境，识别高价值、高频、可验证的 AI 应用场景，判断哪些能力适合标准产品化，哪些能力适合行业模板化，哪些能力适合项目定制化。\n● 跟踪国内外 AI Coding、Code Agent、Developer Tools、Agent Infra、LLMOps、Agent-Eval 等方向的发展趋势，形成产品洞察和竞争分析。\n2. AI Coding / Code Agent 产品设计\n● 负责 AI Coding 类产品的核心能力设计，包括但不限于：代码库理解、研发知识问答、需求到任务拆解、代码生成、代码重构、单测生成、缺陷修复、变更解释、迁移改造、运维排障等。\n● 设计 Code Agent 的完整任务链路，包括用户意图识别、上下文构建、工具调用、计划生成、代码修改、测试验证、结果解释、人工确认、权限控制与回滚机制。\n● 围绕企业级研发流程，打通代码仓库、制品库、CI/CD、缺陷管理、需求管理、文档知识库、权限系统、审计系统等工具链。\n3. Agent 工程能力产品化\n● 将大模型、RAG、Function Calling / Tool Use、Workflow、Memory、Multi-Agent、评测系统、可观测性、安全护栏等技术能力，转化为可被业务用户和研发团队使用的产品能力。\n● 定义 Agent 的运行机制和产品边界，包括任务规划、工具编排、上下文管理、权限模式、人机协同、失败恢复、日志追踪、结果验收等。\n● 与相关团队协同，推动从 Demo / PoC 到生产级产品的演进。\n4. 专有云场景落地\n● 深入理解专有云、私有化部署、数据不出域、权限隔离、信创适配、安全合规、离线环境、客户侧交付等场景约束。\n● 面向政企客户、行业客户、内部研发团队开展需求调研、场景共创、PoC 验证和产品化沉淀。\n● 将项目交付过程中的共性需求抽象为标准能力、行业模板、最佳实践和产品包，提升复制效率。\n5. 评测、指标与闭环\n● 建立 AI Coding / Agent 产品的效果评估体系，包括任务完成率、代码采纳率、一次通过率、测试通过率、缺陷修复率、节省工时、用户留存、客户满意度等指标。\n● 设计离线 Benchmark、真实任务集、客户验收标准、灰度评估机制和反馈闭环，解决 Agent 产品“能跑”到“可靠、可控、可交付”的问题。\n● 联动算法和工程团队，基于真实用户反馈、失败样本、日志数据，持续优化模型效果、工具链设计和产品体验。\n6. 商业化与解决方案包装\n● 参与 AI Native 应用的产品包装、版本规划、定价策略、解决方案材料、标杆案例和客户汇报。\n● 将 AI Coding / Agent 能力从单点工具，升级为面向行业客户的“研发提效、软件现代化、知识资产沉淀、工程能力升级”解决方案。",
        "requirements_text": "任职要求\n基础要求\n● 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息管理、自动化等相关专业优先。\n● P7：5 年以上产品经验，具备独立负责复杂产品模块或 0-1 产品落地经验。\n● P8：8 年以上产品经验，具备复杂产品线、平台型产品、ToB 商业化或跨团队产品负责人经验。\n● 有云计算、开发者工具、DevOps、低代码/平台工程、AI 产品、大模型应用、企业软件、研发效能平台等相关经验之一。\n技术理解要求\n● 理解软件研发流程和工程工具链，熟悉需求、代码、测试、构建、发布、运维、缺陷管理等 SDLC 环节。\n● 熟悉大模型应用基本原理，理解 Prompt / Context Engineering、RAG、Tool Use、Function Calling、Workflow、Memory、Agent、模型评测等概念。\n● 对 AI Coding 产品有实际使用或设计经验，熟悉 Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot等产品者优先。\n● 能够与算法、工程、架构团队进行有效技术讨论，能把复杂技术能力转化为清晰的产品方案、验收标准和用户价值。\n产品能力要求\n● 具备强需求洞察和抽象能力，能够从客户项目中提炼共性能力，并沉淀为标准化产品。\n● 具备较强的结构化表达能力，能够输出高质量 PRD、产品路线图、指标体系、竞品分析、解决方案材料和客户汇报材料。\n● 具备数据驱动意识，能够围绕非确定性 AI 产品建立效果评估、反馈闭环和持续迭代机制。\n● 具备强 Owner 意识，能在高度不确定的新产品方向中推动跨团队协作和结果落地。\nToB / 专有云要求\n● 有企业级产品、云产品、私有化部署、政企客户、金融/能源/运营商/政府等行业客户经验优先。\n● 理解企业客户对安全、权限、审计、稳定性、可运维、可交付、可验收的要求。\n● 能适应从客户共创、POC、交付落地到产品化沉淀的完整 ToB 产品节奏。",
        "skills": [AI生成
            "审计",
            "竞品分析",
            "团队协作",
            "大语言模型",
            "检索增强生成"
        ],
        "preferred_qualifications": "● 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息管理、自动化等相关专业优先；● 对 AI Coding 产品有实际使用或设计经验，熟悉 Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot等产品者优先；● 有企业级产品、云产品、私有化部署、政企客户、金融/能源/运营商/政府等行业客户经验优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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    "fulltext": "阿里云智能-AI Native 应用产品经理 - AI Coding / Agent 方向-专有云（北京&杭州）\n阿里云智能-AI Native 应用产品经理 - AI Coding / Agent 方向-专有云（北京&杭州）\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n岗位职责\n1. 产品规划与方向定义\n● 负责 AI Native 应用方向的产品规划，重点围绕 AI Coding、Code Agent、研发智能体、企业知识管理智能体 等场景，定义产品定位、目标用户、核心场景、版本路线图和商业化路径。\n● 面向专有云客户的真实业务环境，识别高价值、高频、可验证的 AI 应用场景，判断哪些能力适合标准产品化，哪些能力适合行业模板化，哪些能力适合项目定制化。\n● 跟踪国内外 AI Coding、Code Agent、Developer Tools、Agent Infra、LLMOps、Agent-Eval 等方向的发展趋势，形成产品洞察和竞争分析。\n2. AI Coding / Code Agent 产品设计\n● 负责 AI Coding 类产品的核心能力设计，包括但不限于：代码库理解、研发知识问答、需求到任务拆解、代码生成、代码重构、单测生成、缺陷修复、变更解释、迁移改造、运维排障等。\n● 设计 Code Agent 的完整任务链路，包括用户意图识别、上下文构建、工具调用、计划生成、代码修改、测试验证、结果解释、人工确认、权限控制与回滚机制。\n● 围绕企业级研发流程，打通代码仓库、制品库、CI/CD、缺陷管理、需求管理、文档知识库、权限系统、审计系统等工具链。\n3. Agent 工程能力产品化\n● 将大模型、RAG、Function Calling / Tool Use、Workflow、Memory、Multi-Agent、评测系统、可观测性、安全护栏等技术能力，转化为可被业务用户和研发团队使用的产品能力。\n● 定义 Agent 的运行机制和产品边界，包括任务规划、工具编排、上下文管理、权限模式、人机协同、失败恢复、日志追踪、结果验收等。\n● 与相关团队协同，推动从 Demo / PoC 到生产级产品的演进。\n4. 专有云场景落地\n● 深入理解专有云、私有化部署、数据不出域、权限隔离、信创适配、安全合规、离线环境、客户侧交付等场景约束。\n● 面向政企客户、行业客户、内部研发团队开展需求调研、场景共创、PoC 验证和产品化沉淀。\n● 将项目交付过程中的共性需求抽象为标准能力、行业模板、最佳实践和产品包，提升复制效率。\n5. 评测、指标与闭环\n● 建立 AI Coding / Agent 产品的效果评估体系，包括任务完成率、代码采纳率、一次通过率、测试通过率、缺陷修复率、节省工时、用户留存、客户满意度等指标。\n● 设计离线 Benchmark、真实任务集、客户验收标准、灰度评估机制和反馈闭环，解决 Agent 产品“能跑”到“可靠、可控、可交付”的问题。\n● 联动算法和工程团队，基于真实用户反馈、失败样本、日志数据，持续优化模型效果、工具链设计和产品体验。\n6. 商业化与解决方案包装\n● 参与 AI Native 应用的产品包装、版本规划、定价策略、解决方案材料、标杆案例和客户汇报。\n● 将 AI Coding / Agent 能力从单点工具，升级为面向行业客户的“研发提效、软件现代化、知识资产沉淀、工程能力升级”解决方案。\n\n职位要求\n任职要求\n基础要求\n● 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息管理、自动化等相关专业优先。\n● P7：5 年以上产品经验，具备独立负责复杂产品模块或 0-1 产品落地经验。\n● P8：8 年以上产品经验，具备复杂产品线、平台型产品、ToB 商业化或跨团队产品负责人经验。\n● 有云计算、开发者工具、DevOps、低代码/平台工程、AI 产品、大模型应用、企业软件、研发效能平台等相关经验之一。\n技术理解要求\n● 理解软件研发流程和工程工具链，熟悉需求、代码、测试、构建、发布、运维、缺陷管理等 SDLC 环节。\n● 熟悉大模型应用基本原理，理解 Prompt / Context Engineering、RAG、Tool Use、Function Calling、Workflow、Memory、Agent、模型评测等概念。\n● 对 AI Coding 产品有实际使用或设计经验，熟悉 Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot等产品者优先。\n● 能够与算法、工程、架构团队进行有效技术讨论，能把复杂技术能力转化为清晰的产品方案、验收标准和用户价值。\n产品能力要求\n● 具备强需求洞察和抽象能力，能够从客户项目中提炼共性能力，并沉淀为标准化产品。\n● 具备较强的结构化表达能力，能够输出高质量 PRD、产品路线图、指标体系、竞品分析、解决方案材料和客户汇报材料。\n● 具备数据驱动意识，能够围绕非确定性 AI 产品建立效果评估、反馈闭环和持续迭代机制。\n● 具备强 Owner 意识，能在高度不确定的新产品方向中推动跨团队协作和结果落地。\nToB / 专有云要求\n● 有企业级产品、云产品、私有化部署、政企客户、金融/能源/运营商/政府等行业客户经验优先。\n● 理解企业客户对安全、权限、审计、稳定性、可运维、可交付、可验收的要求。\n● 能适应从客户共创、POC、交付落地到产品化沉淀的完整 ToB 产品节奏。\n岗位职责\n1. 产品规划与方向定义\n● 负责 AI Native 应用方向的产品规划，重点围绕 AI Coding、Code Agent、研发智能体、企业知识管理智能体 等场景，定义产品定位、目标用户、核心场景、版本路线图和商业化路径。\n● 面向专有云客户的真实业务环境，识别高价值、高频、可验证的 AI 应用场景，判断哪些能力适合标准产品化，哪些能力适合行业模板化，哪些能力适合项目定制化。\n● 跟踪国内外 AI Coding、Code Agent、Developer Tools、Agent Infra、LLMOps、Agent-Eval 等方向的发展趋势，形成产品洞察和竞争分析。\n2. AI Coding / Code Agent 产品设计\n● 负责 AI Coding 类产品的核心能力设计，包括但不限于：代码库理解、研发知识问答、需求到任务拆解、代码生成、代码重构、单测生成、缺陷修复、变更解释、迁移改造、运维排障等。\n● 设计 Code Agent 的完整任务链路，包括用户意图识别、上下文构建、工具调用、计划生成、代码修改、测试验证、结果解释、人工确认、权限控制与回滚机制。\n● 围绕企业级研发流程，打通代码仓库、制品库、CI/CD、缺陷管理、需求管理、文档知识库、权限系统、审计系统等工具链。\n3. Agent 工程能力产品化\n● 将大模型、RAG、Function Calling / Tool Use、Workflow、Memory、Multi-Agent、评测系统、可观测性、安全护栏等技术能力，转化为可被业务用户和研发团队使用的产品能力。\n● 定义 Agent 的运行机制和产品边界，包括任务规划、工具编排、上下文管理、权限模式、人机协同、失败恢复、日志追踪、结果验收等。\n● 与相关团队协同，推动从 Demo / PoC 到生产级产品的演进。\n4. 专有云场景落地\n● 深入理解专有云、私有化部署、数据不出域、权限隔离、信创适配、安全合规、离线环境、客户侧交付等场景约束。\n● 面向政企客户、行业客户、内部研发团队开展需求调研、场景共创、PoC 验证和产品化沉淀。\n● 将项目交付过程中的共性需求抽象为标准能力、行业模板、最佳实践和产品包，提升复制效率。\n5. 评测、指标与闭环\n● 建立 AI Coding / Agent 产品的效果评估体系，包括任务完成率、代码采纳率、一次通过率、测试通过率、缺陷修复率、节省工时、用户留存、客户满意度等指标。\n● 设计离线 Benchmark、真实任务集、客户验收标准、灰度评估机制和反馈闭环，解决 Agent 产品“能跑”到“可靠、可控、可交付”的问题。\n● 联动算法和工程团队，基于真实用户反馈、失败样本、日志数据，持续优化模型效果、工具链设计和产品体验。\n6. 商业化与解决方案包装\n● 参与 AI Native 应用的产品包装、版本规划、定价策略、解决方案材料、标杆案例和客户汇报。\n● 将 AI Coding / Agent 能力从单点工具，升级为面向行业客户的“研发提效、软件现代化、知识资产沉淀、工程能力升级”解决方案。\n任职要求\n基础要求\n● 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息管理、自动化等相关专业优先。\n● P7：5 年以上产品经验，具备独立负责复杂产品模块或 0-1 产品落地经验。\n● P8：8 年以上产品经验，具备复杂产品线、平台型产品、ToB 商业化或跨团队产品负责人经验。\n● 有云计算、开发者工具、DevOps、低代码/平台工程、AI 产品、大模型应用、企业软件、研发效能平台等相关经验之一。\n技术理解要求\n● 理解软件研发流程和工程工具链，熟悉需求、代码、测试、构建、发布、运维、缺陷管理等 SDLC 环节。\n● 熟悉大模型应用基本原理，理解 Prompt / Context Engineering、RAG、Tool Use、Function Calling、Workflow、Memory、Agent、模型评测等概念。\n● 对 AI Coding 产品有实际使用或设计经验，熟悉 Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot等产品者优先。\n● 能够与算法、工程、架构团队进行有效技术讨论，能把复杂技术能力转化为清晰的产品方案、验收标准和用户价值。\n产品能力要求\n● 具备强需求洞察和抽象能力，能够从客户项目中提炼共性能力，并沉淀为标准化产品。\n● 具备较强的结构化表达能力，能够输出高质量 PRD、产品路线图、指标体系、竞品分析、解决方案材料和客户汇报材料。\n● 具备数据驱动意识，能够围绕非确定性 AI 产品建立效果评估、反馈闭环和持续迭代机制。\n● 具备强 Owner 意识，能在高度不确定的新产品方向中推动跨团队协作和结果落地。\nToB / 专有云要求\n● 有企业级产品、云产品、私有化部署、政企客户、金融/能源/运营商/政府等行业客户经验优先。\n● 理解企业客户对安全、权限、审计、稳定性、可运维、可交付、可验收的要求。\n● 能适应从客户共创、POC、交付落地到产品化沉淀的完整 ToB 产品节奏。",
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