2025.07 — 至今
字节跳动
模型运营
在真实商业风险场景中进行 AI 风险策略、Agent / Workflow 和模型优化实践。
我把体验判断、业务理解、模型评测和产品化实践逐步连接起来,形成现在解决 AI 应用问题的方法。
我关注的不是先决定使用 AI,而是先把问题、判断标准和责任边界定义清楚,再决定应该使用模型、规则还是流程。
设计本硕训练让我习惯从用户体验与系统关系出发观察问题;用户运营和海外产品运营让我进入真实业务现场,理解一个方案还需要被沟通、协作和落地。
在阿里淘天参与绘蛙 AIGC 产品期间,我把用户反馈和 badcase 转成可评测的问题;在字节,我进一步处理 AI 风险策略、模型效果与重复治理流程。独立构建 AI 岗位匹配分析器,则让我把问题定义、产品取舍、AI 链路、实现和评测连接成一条完整路径。
这些经历指向同一套方法:先定义问题和判断标准,再决定该交给模型、规则还是流程。

设计与产品背景,让我持续关注 AI 是否真正进入业务流程,也是否被用户理解和信任。
在真实商业风险场景中进行 AI 风险策略、Agent / Workflow 和模型优化实践。
参与绘蛙 AIGC 产品的用户反馈、badcase、模型评测与产品优化方向工作。
在海外产品冷启动中建立业务现场、内容增长和跨团队协作视角。
从用户数据、需求分析和活动协作中建立对真实用户现场的理解。