AI可观测平台产品经理（深圳/北京/杭州/上海）

1.智能化产品升级与 Agent 能力落地：负责可观测平台 AI 能力的整体规划与产品定义，推动产品从「功能驱动」向「意图驱动、自然语言交互」的智能运维形态演进；设计智能 Agent 的产品框架与交互范式，覆盖智能配置（采集策略、告警规则、Dashboard 自动生成）、智能问答、辅助排障等核心场景；定义 AI 能力的效果评估标准与迭代路径，在模型能力、数据成本与用户体验之间做出明确取舍； 2.可观测数据底座与全域拓扑建设：基于 Metrics / Log / Trace 三类观测数据，设计统一的实体模型与关系模型，构建资源实体、业务服务、调用链路之间的关联关系；主导全域业务拓扑的产品设计，为用户提供可下钻、可联动的全局视图，支撑业务全链路可视化观测；与数据、平台团队协作推动数据标准化与实体对齐（如 OpenTelemetry 语义规范落地），解决跨源数据口径不一致问题； 3.智能运维闭环能力构建：重构传统运维核心能力：海量告警智能降噪与收敛、动态拓扑感知、智能根因定位；打通「观测 → 分析 → 定位 → 处置」全流程，设计端到端的自动化运维闭环与处置建议机制；依托真实故障场景持续打磨效果，以故障发现率、定位时长、告警降噪率等量化指标驱动产品迭代。 1.本科及以上学历，5 年及以上 ToB / 技术类产品经验，具备完整的产品从 0 到 1 定义到规模化落地经验，自驱力强、目标导向； 2.深刻理解可观测与运维领域：熟悉 Metrics / Log / Trace 体系与 OpenTelemetry、Prometheus 等技术栈，了解云原生（Kubernetes、微服务、Service Mesh）架构下的稳定性挑战；熟悉业界主流可观测产品的能力布局与演进方向（Datadog、Dynatrace、Grafana Labs、Elastic、Splunk等同类产品）； 3.具备 AI 产品认知与落地能力：理解大模型、Agent、RAG、工具调用的能力边界，能判断技术在运维场景中的可用性与风险； 4.扎实的产品设计基本功：擅长用户调研与方案设计，能独立完成原型与 PRD；具备复杂功能的取舍决策能力； 5.优秀的跨团队组织推动能力：能与技术、数据、运营、协作产品团队高效对齐方案，提前识别技术与交付风险，并具备产品宣导运营能力，维护产品长期演进路线。