岗位职责
随着企业级 Agent 从原型走向生产，如何看清运行过程、衡量应用效果，并利用真实业务数据持续优化，成为 AI 应用落地的关键。我们围绕AgentLoop（Agent 观测、评估与优化）与SLS（日志服务），连接运行数据、业务反馈和优化流程，帮助客户构建 AI 应用数据飞轮。期待你兼具技术理解、产品判断与商业意识，推动成熟产品增长与 AI 新场景落地。
- 负责 AgentLoop 与 SLS 相关产品方向的规划与迭代。深入客户业务和开发者工作流，结合行业趋势、竞争格局与产品经营数据，识别高价值场景，明确产品定位、差异化策略和优先级，制定可执行的演进路线图，并对所负责方向的交付质量与业务结果负责。
- 推动 AgentLoop 在观测、评估与优化领域的能力建设，构建面向 Agent 应用范式的一站式自进化平台，打通从发现问题到验证优化效果的闭环，助力客户持续提升 Agent 效果、稳定性和成本效率。
- 推动 SLS 在实时数据分析场景中的持续增长，优化数据采集、存储、加工、查询分析及使用体验。探索 AI 辅助数据处理、语义建模与智能分析等能力，提升用户使用体验；同时拓展 SLS 在 AI 新领域价值（如具身智能、模型后训练等），兼顾传统场景竞争力与新场景增长。
- 制定所负责方向的产品商业化与市场推广策略，协同研发、售前、运营及文档等团队共同达成业务目标。持续跟踪客户价值与经营表现，推动从需求发现、产品交付到商业验证的闭环。
职位要求
- 具备 5 年以上可观测、大数据或数据库相关领域的产品或技术开发经验，具备技术型产品的规划与落地能力；对日志服务、可观测、大数据、数据库中的至少一个领域有深入理解，能够结合客户场景，在功能体验、性能、成本与商业价值之间做出合理取舍。
- 深入理解大模型及 Agent 应用架构，熟悉工具调用、RAG、上下文管理等关键机制，对推理轨迹、业务反馈与评测数据的流转，以及数据处理、应用评估和模型后训练中的数据应用有深入理解；能够围绕效果、稳定性、时延和成本建立评估思路，识别可落地的优化路径。
- 能够独立负责一个产品方向，从客户洞察、机会判断、产品定义和方案设计，到研发交付、客户验证与持续迭代形成完整闭环。具备复杂需求抽象与优先级决策能力，能够将客户个性化诉求转化为通用产品能力，并通过具体项目说明关键决策及取得的结果。
- 具备企业级产品的客户沟通与商业判断能力，能够直接面向客户开展需求访谈、方案交流与价值验证，理解技术使用者和业务决策者的不同诉求；善于结合定量数据与定性反馈分析问题，识别影响客户采用、留存和付费的关键因素，推动产品增长。
- AI 与云计算技术保持热情和好奇心，具备较强的自我驱动与快速学习能力，能够主动体验和验证新技术，而非停留在概念理解。面对不确定性能够提出假设、设计验证并及时调整，具备创新意识、韧性与结果导向，持续推动问题解决。
- 能够有效协同研发、售前、销售、运营等角色，推动跨部门合作。在资源受限或意见分歧的情况下，能够清晰表达产品判断、协调优先级并推动落地，保持专业精神与良好的团队合作。
