logo of xiaohongshu

小红书产品实习生-电商(客服/agent)

实习兼职产品经理地点:上海状态:招聘

任职要求


1、优秀的逻辑、分析能力,能够进行深度思考,能将业务需求转化为清晰的产品方案;
2、具备一定的产品设计能力,能熟练使用工具实现产品原型设计、输出逻辑清晰的文档;
3、对数据分析和数据可视化工具有基本了解,熟练使用数据分析工具,具备一定SQL能力;
4、良好的的沟通推动能力和学习能力,良好的项目管理能力,有责任心;
5、每周可到岗5天,实习周期不少于3个月,有互联网产品经理/产品运营类实习经验优先考虑;
6、在读本科、研究生,专业不限;

工作职责


1、参与商家自主客服系统的功能模块建设与优化,设计产品方案、原型并撰写产品需求文档;
2、基于日常运营数据,定期输出分析报告,挖掘服务环节痛点并提出改进建议,推动流程迭代;
3、负责研发侧的项目推动,跟进需求的评审、研发、测试流程,保证项目完成质量和进度;
4、负责用户调研、用户反馈收集和分析,收集商家反馈并提炼共性需求,协同团队优化客服策略与系统机制;
5、负责竞品调研,收集业内新兴产品能力,输出相关材料辅助项目组决策。
包括英文材料
数据分析+
SQL+
相关职位

logo of bytedance
实习A62665

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:体验与服务团队为抖音用户的体验负责,通过不断建设发现问题、还原问题和解决问题的能力,提供优质服务,驱动和助力业务增长。 1、负责抖音客服系列产品宣传推广与直播机制运营,点对面的扩大产品影响力,提升产品使用与培训效率; 2、跨团队协作沟通,管理需求评审机制,跟随产品迭代输出产品使用手册、最佳业务应用案例的沉淀; 3、通过用户对产品的反馈、数据、内外部的调研,站在业务视角和用户视角深度洞察需求,推动产品迭代。

更新于 2025-07-20
logo of bytedance
实习A60056

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:抖音电商致力于成为用户发现丰富好物的首选平台。众多抖音创作者通过短视频、直播、商城等丰富的形式,给用户提供更个性化、更生动、更高效的消费体验。同时,抖音电商积极引入优质合作伙伴,为商家变现提供多元的选择。 1、参与极致售后体验相关的策略设计工作,深度参与对售后场景的平台介入策略设计和增长策略设计,为抖音电商的售后用户体验负责; 2、参与平台智能客服的策略设计和产品落地,结合场景特性和用户诉求提供合理的售后方案和服务话术; 3、联动算法团队,深度参与智能客服Agent设计和Prompt编写,参与产品规划、需求定义、测试及上线的全流程工作,并对产品最终效果负责。

更新于 2025-08-13
logo of alibaba
实习阿里国际2026

关于我们 ● 我们是阿里国际数字商业集团-跨境贸易事业部(ICBU)-Accio算法团队!ICBU是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。 ● 我们团队一直追求极致的技术创新,多次推动业务跨越式发展,自研LLM完整技术栈,已完成大规模商业化落地。团队的多项研究工作被WWW,AAAI,CVPR,SIGIR等顶级会议接受。不管你对LLM技术感兴趣还是热衷于LLM业务落地,欢迎加入我们。 职位描述 1. 紧跟业界最新大模型技术趋势,参与CPT,SFT到RLHF的LLM全链路技术建设。 2. 负责跨境电商销售对话机器人产品的算法研发,在LLM底座上适配业务需求。 3. 深入探索前沿Multi-Agent技术框架,参与各类AI Native助手项目的算法研发。

更新于 2025-04-07
logo of alibaba
实习阿里国际2026

关于我们: AI Business 成立于2023年4月,是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织,专注于大模型技术能力建设和 AI 原生应用和产品的打造,旨在用最先进的 AI 技术重塑平台竞争力,为商家和用户带来极致电商体验。 作为跨境电商领域的 AI 先锋,我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用,并坚持对 AI 领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的 AI 算法专家、AI 工程师和AI产品团队,并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的 AI 人才加入我们的团队,共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 职位描述: 1、负责多语言大语言模型(LLM)的预训练、微调及优化,探索高效训练策略(如低资源语种能力迁移、任务调度优化等),提升模型性能与跨文化场景适应性; 2、构建多模态大模型技术体系,包括图文生成、视频内容生成、多模态检索与信息抽取,支持商品虚拟试穿、智能客服等业务场景。 3、推动大模型与业务深度融合,开发基于LLM的对话系统、Agent产品及RAG系统,优化电商文本生成、跨语言信息匹配、时间序列预测等场景的智能决策能力; 4、设计强化学习对齐算法(如RLHF/DPO),提升模型在垂直领域(如商品推荐、用户交互)的精准度与可控性。 4、实现大模型的高效推理部署,包括模型压缩量化、GPU并行计算优化(如CUDA加速),确保高并发场景下的服务稳定性; 5、探索生成式AI与电商场景结合的前沿技术(如AIGC内容生成、多模态商品检索),推动技术规模化落地。

更新于 2025-03-21