16 岁跳级上大学,29 岁小米最年轻 18 级
13 岁跳级读高中;社招入职小米 5 年从 15 级升到 18 级;绩效 3 次 S、2 次 A,获集团五一劳动奖章,入选青年工程师股权激励计划。
Parker Zhao
30 岁 · 9.5 年工作经验,其中 3 年实线管理 · 现任小米商业 AI Agents 组组长 · 产品专家(18 级)
13 岁跳级读高中;社招入职小米 5 年从 15 级升到 18 级;绩效 3 次 S、2 次 A,获集团五一劳动奖章,入选青年工程师股权激励计划。
2 月以来用过 76 个模型 × 17 种 Harness;平均每天用 6.2 个模型、4.4 种 Harness,150 天不少于 5 个模型、56 天不少于 10 个,196 天同时用不少于 3 种 Harness 工具;早期深度试用 Muse、Grok bot、OpenAI Dots、Cue 等个人 Agent。
建成首个公司级科学实验平台(4000 场实验/年,至今全公司公用);开辟面向算法的数据产品方向;主导广告投放平台十年来首次底层重构,架构看齐字节、腾讯,在手机厂商中最领先,推动全部广告主迁到新平台;2026 年组建产研一体的 AI Agents 组。
主导企业 AI 协作平台 Rollica:2 人研发、9 周 8 版、日均交付 2.4 项,个人贡献全项目 90% 的代码(100% AI coding);统一接入 10+ 主流 Harness,原生 Browser Use 在 6 套主流方案横评中排名第一;对外投放诊断 Agent 接入全部小米广告代理,大盘收入覆盖率 92%。
社招 15 级升至 18 级;2021 年起虚线带队,2024 年起实线带广告平台团队、峰值 13 人,现带 5 人 AI Agents 组。
解决个人深度工作跨工具割裂、团队协作停在看板等问题,2 人 AI-native 研发、9 周 8 版,统一接入10+Harness 并可相互Fork接力,个人工作与团队协作上下文、知识经验都双向打通;原生Browser Use在6套主流方案横评中排名第一;累计用户377人,人均周消息36→89次。
掉量诊断跨十余个看板、耗时 1—2 天且靠专家;把专家流程和分层业务知识做成 Agent,配评测与经验回收闭环,完整诊断约 50 秒,周诊断任务峰值 2,028 组。
代理凭经验调价、跨账户导表平均 2 小时;建云端常驻 Agent,复用 API Key 鉴权,以 MCP 服务中间层收拢过去零散的 API 接口,统一对 Agent 暴露渐进披露、使用友好的投放工具,复合指标准确率 50%→95%、大盘收入覆盖率 92%。
广告投放平台十年未大改、转化数据被层级切碎;层级三改二、排序下沉素材,推动全部客户迁到新平台,2025 年底日收入峰值达几千万级、占大盘收入 67%,核心客户 ARPU +368%。
中尾客户缺好素材、系统只认 ID 不懂内容;拆成 AI 生产、理解优选、场景原生化三条线分层自动化,大盘 AI 素材收入占比 0→22%,应用商店富媒体广告位达 62%。
2024 年夏广告堆量逼近引擎上限、客诉多、投后靠人工;分池优选、逐链路治卡顿,按优化师思路给建议并上线 RAG 投放助手,优选增收 17 万/天、建议采纳率 80%+。
Token 总量
模型型号
Harness
连续在用
重度跨工具用AI,长任务、Skill与公司订阅在工具间接不上;自建任务状态分层、Skill单源分发,再给上游补接入与用量解析,4个开源项目合并17个PR。