滴滴产品专家（智能客服）(J250721028)
任职要求
1、5年以上互联网产品工作经验，3 年以上客服行业产品经验； 2、深入理解LLM技术，参与过基于国内外模型的调优或落地经验，熟悉Prompt工程、RAG技术应用方法； 3、具备数据驱动意识，能通过埋点分析、badcase归因制定优化策略； 4、逻辑性强…
工作职责
1、负责智能客服系统的产品设计，基于LLM（大语言模型）能力优化智能客服、人工客服中体验和效率洼地，通过场景专家 Agent、坐席Agent/Copilot 等形态，打造新一代的智能客服产品； 2、设计头部服务场景的对话流程，分析并满足用户差异化需求。推动知识库更新、智能路由、人工兜底等联动机器人服务链路升级； 3、推动LLM在客服场景的深度应用，包括意图识别、语义理解、多模态（文本+语音）交互支持等，探索低成本、高可控的技术应用方案； 4、协同研发算法团队优化模型效果，制定需求验收标准（如准确率、响应时长、用户满意度），建立可量化的评估机制。 5、深入业务痛点，提炼高价值服务场景并抽象产品界面框架等迭代优化。
1、参与下一代客户服务 Agent的构建，负责Agent生命周期的数据飞轮建设，搭建一站式的数据处理和应用平台，高效满足策略分析、模型训练、效果评测等agent构建环节的数据应用诉求； 2、与产品、工程、算法、运营团队紧密沟通协作，深入了解agent生命周期各个环节的工作，充分挖掘数据应用痛点和诉求，抽象沉淀建设平台能力，持续推动平台的整体架构演进； 3、关注行业前沿，持续探索数据飞轮在Agent场景下的最佳实践。
岗位描述： 1.负责客服电话渠道运营，通过分析用户服务诉求，设计智能服务释决方案，提升智能解决率和满意度; 2.负责优化外呼机器人效果，通过模型评测、模型优化等方式推动机器人效果提升; 3.拥抱大模型agent新技术，积极探索将大模型能力和业务场景相结合，提升智能服务体验; 4.承接电话渠道的系统需求对接、BRD撰写、对接产研部门推动系统功能开发上线并持续优化迭代。
1、机器人全链路数据体系搭建：建立维护全链路数据体系，监控核心业务指标（如消耗、GMV等等）、用户体验指标（满意度等等）以及机器人能力指标（召回率等等）。定期输出分析报告，从数据中发现问题并提出优化方案； 2、行业化解决方案沉淀 ①销冠数字化：深入挖掘电本地生活垂直行业的Top Sales对话逻辑，将其拆解为机器可执行的标准策略（SOP），沉淀数据资产； ②行业知识运营：主导不同行业（如医美、教育、汽车）的通用知识库运营，by行业运营知识生产、知识质检等，对知识库知识完整性以及知识健康度负责； 3、商家运营与生态建设： 联动行业运营，深入探查商家需求，打造标杆案例，通过数据标杆案例等策略撬动商家，提升商家对智能接待的信任度与配置活跃度。同时制定商家覆盖策略，推进智能机器人的商家覆盖，进而带动商业化消耗； 4、Bad Case治理以及模型迭代数据闭环：对接标注团队，建立badcase标准以及自动化运营流程以及机制，提升处理效率，并反向推动产研优化。负责对话质检以及构建高质量的RLHF（人类反馈强化学习）排序数据，直接参与模型效果的评估与迭代。
1. 通过深度应用大模型在内的一系列AI能力，全链路升级淘宝平台的智能客服能力，包括但不限于小蜜对话机器人、工单智能化处理、人工客服工作台辅助等，提升消费者求助的解决效率与服务体验； 2. 深度挖掘消费者在淘宝购物过程中的服务痛点，通过数据驱动设计针对性解决方案，例如智能路由分配、高风险问题预警、自助服务工具优化等； 3. 与技术、算法、运营、客服等多个上下游团队深入协同，敏捷迭代推动客服产品持续优化，确保产品竞争力与用户体验。