AI产品优化工程师· 2026-10-28

我们目前主要是在开发一个从零到一构建企业级业务应用的完整工程流程，涵盖场景包制作与业务应用制作两大核心线，最终交付给最终用户一个可发起业务、跟进进度、审阅交付、管理数据的完整产品。

岗位定位 AI 产品优化工程师对 AI 应用在真实业务中的最终效果负责：深入理解用户与业务，将模糊问题拆解为可执行的产品方案，利用大模型和 AI 开发工具快速完成原型或功能实现，再通过评测数据、用户反馈和失败案例持续迭代，让产品从“能运行”走向“可靠、好用并能产生业务价值”。 你要做什么 1、搞懂业务，找准真问题：深入用户场景，区分“想要”和“需要”，明确目标和痛点。 2、快速搭方案，动手验证：把复杂任务拆成模型、提示词、知识、工具、流程的组合，用AI编程工具快速做出Demo或MVP，跑通再说。 3、定标准，建评测：定义“好”的标准，建测试集和指标，每周跑评测，用数据说话。 找问题，推改进：从模型输出、日志、失败案例里定位根因（是模型、提示词、流程还是用户用法？），然后推动修复。 4、让用户真正用起来：拉种子用户，观察他们怎么用，收集反馈，跟踪完成率和业务效果，验证价值。 5、持续迭代，沉淀能力：根据数据和反馈不断调优，把有效的做法变成可复用的Agent、工作流、模板，减少重复劳动。 6、跨团队推进，对结果负责：跟业务、产品、研发、运营一起干，讲清楚判断依据和风险，主动解决问题，扛起最终结果。 我们希望你具备 1、有AI实战项目：用大模型解决过真实问题，有拿得出手的作品（工具、应用、工作流都行）。 2、结构化拆解能力：能在信息不全时理清目标、拆流程、抓关键矛盾，设计可验证的方案。 3、产品与业务意识：不只关心功能做完没，更关心谁用、解决什么、价值多大。 4、评测和数据习惯：知道怎么定义“好结果”，会用测试样本和实验数据做判断。 5、动手构建能力：熟练用Cursor、Claude Code等AI编程工具，至少会Python/JS/TS/SQL之一。 6、快速学习：能快速进入陌生领域，主动调研，形成自己的判断。 7、Owner意识：任务模糊也能主动推进，遇到问题自己找解法，及时暴露风险。 8、沟通协作：能用大白话讲清问题和方案，跟不同背景的人高效配合。

## 加分项 - 独立完成过从问题发现、原型开发、上线使用、收集反馈到持续迭代的完整闭环。 - 有真实用户、持续使用数据、付费验证、开源贡献或长期维护的个人产品。 - 有 Agent、Workflow、MCP、Skill、RAG、模型评测或执行轨迹分析经验。 - 建设过评测集、数据标注流程、自动测试或独立验证机制。 - 能处理前后端开发、API 集成、数据分析、自动化部署中的一个或多个环节。 - 有 B 端 SaaS、企业服务、复杂业务流程或客户成功经验。 - 能将一次性方案沉淀为可被他人复用的工具、模板或工作方式。