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負(fù)責(zé) AI Token 服務(wù)運(yùn)營(yíng)，通過(guò)場(chǎng)景分析、工具協(xié)同、策略優(yōu)化等方式，實(shí)現(xiàn)模型 Token 消耗量規(guī)?；嵘?，支撐業(yè)務(wù)增長(zhǎng)與商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化。
1、Coder 模型場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)：主導(dǎo) Coder 場(chǎng)景（代碼生成、補(bǔ)全、測(cè)試、優(yōu)化等）的用戶需求挖掘與場(chǎng)景拆解，輸出場(chǎng)景洞察報(bào)告，明確不同行業(yè)（金融、互聯(lián)網(wǎng)、制造等）、不同技術(shù)棧（Java/Python/ 前端等）的模型使用特征與痛點(diǎn)。
2、Token 消耗增長(zhǎng)策略：基于場(chǎng)景洞察設(shè)計(jì)運(yùn)營(yíng)策略，包括模型能力適配優(yōu)化建議、用戶分層運(yùn)營(yíng)方案、高頻使用場(chǎng)景激活策略等，核心目標(biāo)提升 Coder 場(chǎng)景的 Token 消耗量、用戶活躍度及單用戶 Token 消耗值。
3、編程工具生態(tài)協(xié)同：推動(dòng)模型能力與工具的深度集成（如功能適配、交互優(yōu)化），設(shè)計(jì)工具端運(yùn)營(yíng)活動(dòng)（如新功能試用、效率挑戰(zhàn)賽），提升工具用戶向模型 Token 付費(fèi)用戶的轉(zhuǎn)化。

4、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)監(jiān)控與迭代：監(jiān)控 Token 消耗量、用戶留存率、場(chǎng)景滲透率、轉(zhuǎn)化效率等核心指標(biāo)，定期輸出運(yùn)營(yíng)分析報(bào)告，基于數(shù)據(jù)迭代運(yùn)營(yíng)策略與落地動(dòng)作。

崗位要求：

1、工作經(jīng)驗(yàn)：3-5年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品用戶增長(zhǎng)、客戶運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)或相關(guān)領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)。
2、專業(yè)技能：
-具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析能力，能夠通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略；
-有大模型或AI相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3、綜合素質(zhì)：
-具備用戶思維，能從用戶視角開(kāi)展市場(chǎng)洞察、產(chǎn)品分析。
-具備具備項(xiàng)目管理能力、良好溝通能力。
-具有高度的責(zé)任心與目標(biāo)導(dǎo)向，能夠在復(fù)雜環(huán)境下推動(dòng)業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成。
-對(duì)新技術(shù)與新業(yè)務(wù)模式有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與適應(yīng)能力。

4、加分項(xiàng)：
-有 AI 大模型技術(shù)基礎(chǔ)或 Coder 場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)。
-參與過(guò)編程工具插件的產(chǎn)品設(shè)計(jì)或運(yùn)營(yíng)，能獨(dú)立完成簡(jiǎn)單的模型能力測(cè)試與場(chǎng)景適配分析。