岗位职责
- 指标体系与经营分析 负责千问办公北极星指标和多层经营分析体系，连接公司目标、业务场域、渠道、客户、产品和用户。 统一用户、使用用户、组织坐席、个人坐席、付费坐席、积分消耗、商机和 ARR 等核心指标口径。 建设指标字典、口径审批、版本管理、数据血缘和质量机制，让不同团队基于同一套事实开展经营决策。 建设跨产品、跨渠道和跨生态的归因及去重能力，支撑 2000 万付费坐席和 35 亿元 ARR 的目标拆解与经营复盘。
- Agent 运行数据与可观测性 定义 Agent 运行数据模型，覆盖 Session、任务、步骤、模型版本、Prompt、Context、Memory、工具调用、知识检索、Token、成本、耗时、错误、重试和人工介入。 建立任务完成率、产物质量、人工介入、可靠性、时延、成本和安全风险等 Agent 核心指标。 建设面向产品、研发、运营和企业管理员的 Agent 运行分析、异常监控、告警和问题定位能力。 关注多 Agent、跨产品调用和长任务链路中的追踪、归因与失败恢复，并将其转化为可验证的数据产品。
- 实验、评测与发布决策 建设 A/B 实验、流量分配、指标计算、显著性分析、实验归档和结果复用能力。 连接离线评测、人工评测、在线实验、真实用户反馈和业务结果，避免只使用调用量、Token 量或对话轮次判断产品价值。 为模型、Prompt、工具、知识库、工作流和交互方案提供可重复的评测与灰度机制，支撑高质量发布决策。
- 用户与经营数据产品化 建设用户增长、商业化、企业、生态和 Agent 使用的核心漏斗。 支撑用户分层、商机挖掘、使用预警、付费转化、续费扩容和生态运营，将一次性分析沉淀为可复用的数据产品。 建立数据异常发现、修复、回溯和影响评估机制，保障核心经营指标准确、及时和可追溯。 与业务团队共同设计可操作的看板、预警和分析工具，而不是只交付静态报表。
- 数据反馈闭环与稳定交付 将真实使用、显式反馈、失败案例、人工接管和客户问题转化为数据集、评测样本和产品改进信号。 与模型、算法、数据工程、产品和研发团队合作，推动数据进入评测、实验、优化和发布流程。 建设数据采集、权限、脱敏、保留和删除机制，满足多租户企业数据和隐私合规要求。 明确需求范围、优先级、技术依赖、质量风险和验收标准，推动数据与实验产品稳定上线并被业务持续使用。
职位要求
有完整数据产品或核心模块从问题发现、指标设计、数据研发协同到上线迭代的实际经验；不以工作年限作为主要判断标准。 做过数据平台、分析平台、实验平台、增长数据、商业化数据、AI 数据产品或经营分析产品中的至少一种。 理解事件模型、指标计算、埋点、数据仓库、实时与离线数据、数据血缘、数据质量和权限治理等基础机制。 熟练使用 SQL 或具备同等的数据分析能力，能够独立验证指标口径、漏斗、归因逻辑和业务假设。 理解 A/B 实验、抽样、显著性、偏差和因果判断的基本原理，能够区分方便统计的指标和真正代表用户价值的指标。 理解 LLM 与 Agent 的基础机制，包括 Context、Memory、工具调用、任务规划、人机协作、评测和常见失败模式。 能够把复杂的 Agent 行为拆成清晰的数据事件、状态、指标、评测集和产品边界，并写出数据研发可执行、业务可理解、测试可验收的方案。 具备较强的技术理解、结构化思考和跨团队推动能力，能在数据准确性、业务价值、技术成本和交付速度之间做出判断。 具备较强的用户同理心和产品判断，愿意深入业务现场和真实任务，而不是只接受报表需求。 加分项 从 0 到 1 做过 AI 原生数据产品、AgentOps、模型评测、AI 可观测或实验平台，并经历过线上稳定性检验。 有模型离线评测、人工评测、在线实验、Prompt 优化或数据反馈飞轮经验。 有订阅、坐席、权益、积分、渠道归因、ARR 或复杂商业化数据经验。 有推荐、搜索、广告、风控、增长实验或因果分析产品经验。 有多租户企业数据、权限隔离、数据脱敏、隐私合规或数据治理经验。 能使用 Python、Notebook、代码或 AI 编程工具快速完成数据验证、原型或 Demo。 英语能力较好，能够持续阅读海外 AI Agent、数据平台和模型评测资料。
