AI数据产品经理-【电商】

定义产品方向与路线图：从一线工程师的真实工作流出发，识别 AI 应用开发链路中的核心瓶颈，把它们转化为平台能力，而不是堆功能；

主导核心模块的产品设计：编排 / harness 层、评估与数据飞轮、可观测性、成本与 token 治理；

打通价值归因链路：把“平台被使用” → “工程效率提升 X” → “业务结果（GMV / 转化 / 迭代速度）”这条链路用数据证明出来，平台的 ROI 要算得清；

深度参与技术权衡：在抽象层次、性能、灵活性之间做取舍，对技术方案有自己的判断，而不只是在算法和工程之间传话；

经营内部采用（adoption）：把内部工程师当作真正的用户，关注上手成本、迁移路径、DevEx，让平台被“主动选择”而非“被迫接入”。

有 AI / ML 平台或开发者工具类产品的 0-1 或 1-N 经验（LLMOps / MLOps / 内部研发平台 / PaaS / 数据平台等）；

有真实的 vibecoding 经验：你日常就在用 Claude Code、Cursor 这类 agentic coding 工具自己写东西、做 prototype，把 AI 辅助开发当成本能而不是新鲜事。你得先是 LangBridge 目标用户中的一员，才有资格定义他们的工具；

真正理解 LLM 应用开发全链路（prompt、RAG、agent、评估、可观测性）——你自己搭过、踩过坑，而不只是熟悉概念；

有足够的技术深度，能和资深算法 / 工程平等对话、读懂方案、参与架构讨论；

把业务结果当作产品的最终评判标准，做得了严谨的价值归因，而不止于功能交付；

有把“复杂”做成“简单”的产品品味——平台的核心难度在抽象，你知道什么该暴露、什么该隐藏。 加分项

曾用 AI 工具从 0 做出过被真实使用的东西（哪怕是内部小工具）——会用是门槛，做出过真东西是信号；

有推动平台在大型组织内规模化采用的实战经验；

关注 AI Engineering 前沿（agent 架构、context engineering、评估方法论），有自己的观点。