阿里云智能-终端智能 AI Native 研发效能&项目管理专家-杭州

支持阿里云终端智能计算事业部（无影）AI Native 转型与落地，覆盖需求、设计、编码、测试、发布、运维全链路，推动 AI 从个人提效工具升级为团队标准工作流，建立可复制的工程规范驱动开发范式，以及代码规约、工程规范、领域知识等上下文资产的沉淀与治理机制；

支持 AI Native 效能支撑工具与平台的研发，包括但不限于效能度量平台、AI 研发助手、智能质量门禁、研发数据看板等；

建立面向大型团队的 AI 工程化规范与数据保障机制，构建 AI 口径的研发效能度量体系，定义 AI 采纳率、AI 代码占比与留存率、需求交付周期等指标，让 AI 的价值可量化、可归因；

将 AI Native 转型作为跨团队项目进行推进和落地，制定分阶段路线图与里程碑，识别技术、流程、人员习惯等方面的阻力并制定应对方案，协调 BU 内外技术、产品、业务等团队资源，确保研发体系与工具真正被规模化采用；

参与阿里云终端智能计算事业部战略重点研发创新项目（组合/群/集）落地，推进无影和 AI 相关终端云计算场景的创新项目（软硬件）；支撑涉及外部客户的业产技客协同项目，拉通阿里云内部中台兄弟部门，保障业务商业化打单目标的达成；

结合事业环境因素，设计数据驱动的项目治理框架，制定符合阿里云无影团队的项目和需求治理体系并持续管理运作，推动治理体系的 AI 化改造，实现需求价值评估、优先级排序、风险预警、进展透明化的自动化与智能化 AI 转型。

5 年以上研发或研发效能相关经验，具备独立编码与架构设计能力；有使用 Coding Agent 完成实际工程交付的一手经验，深度实践过上下文工程、Agent 编排、MCP 集成、RAG等关键技术，能准确判断 AI 方案的能力边界与落地成本，而非停留在概念认知；

具备大型团队工程化规范与研发支撑工具开发经验，主导或深度参与过百人以上研发团队的工程化建设（代码规范与 CR 体系、CI/CD 流水线、质量门禁、效能度量平台等），有从零设计并交付被团队真实使用的内部工具的完整经历；

具备研发效能的体系化认知，理解研发效能的核心矛盾，能从流程、工具、度量、组织四个层面给出成体系的诊断与改进方案；

热爱效能治理，AI ，具备项目管理的 Sense，且有大局观，熟练掌握目标分解规划、数据分析、风险应对、协同推进、组织领导等技能；对项目治理与需求治理有数据驱动的方法论认知，具备结构化思维与 AI 技术趋势洞察力，能在无直接汇报关系的情况下推动跨团队变革；

熟悉互联网/云计算/AI 公司的研发与项目管理思路和方法，乐于分享与布道；

有研发效能、 AI Agent 产品、 AI 研发工具完整落地经验、或有企业内相关嘉奖、开源项目贡献者优先。