希音深圳/上海—产品经理/专家（个性化推荐策略）

1、负责SHEIN商城个性化推荐/搜索（策略方向），以提升平台GMV和用户ARPU为核心目标。 2、深度分析电商用户的消费行为和场景,为改进策略提供依据,完成推荐策略升级； 3、设计相关策略与目标评估体系&方法,完成不同推荐策略的效果验证并持续优化； 4、引导和建立良好的内容生态,制定策略使平台健康发展； 5、与算法、数据等团队紧密协作，推动不同推荐策略的效果验证和持续优化，思考人货匹配的策略，提升整体转化

1、负责电商搜索产品的设计与迭代优化，包括产品规划、需求分析、策略设计、效果评估等，与开发、算法、数工等关联部门沟通协作，推进搜索产品上线与落地和持续迭代、优化； 2、主导搜索结果页商品排序策略，对搜索效果与体验负责； 3、与行业同事对接，分析提炼不同行业的搜索问题，推进优化，对业务满意度负责； 4、面对不同场景和用户人群，结合个性化和自动化能力，设计有针对性的产品形态及功能，不断提升用户体验； 5、在业务发展和用户洞察的基础上，持续关注行业搜索产品的前沿形态与技术；

1. 深入研究不同行业SaaS/AI原生软件的行业发展方向、典型场景清单、业务流程、技术架构等，梳理各场景在AI应用的需求和价值，帮助SaaS等软件企业设计AI落地路径； 2. 从头部AI原生软件/SaaS类客户典型业务场景出发，结合阿里云千问模型、百炼、Agent平台等AI核心产品，帮助软件企业设计和落地大模型解决方案（覆盖客服、金融、办公OA、ERP、CRM、零售、营销、制造、医疗等行业赛道），包括如下： 1）客户需求洞察及方案设计 • 大模型场景洞察：理解客户业务场景、整体技术架构，主动挖掘客户核心业务中的高价值的大模型应用场景，与客户共创业务和技术的关键问题与效果标准，理解行业内AI场景的价值。 • 方案设计：基于客户业务目标与技术约束，设计端到端MaaS解决方案，涵盖模型选型、工程链路（推理/微调/RAG/Agent）、效果评估体系及上线路径。 2）售前引导和支持与实操能力 • 结合客户的业务场景需求，通过标杆案例及demo演示展示阿里云大模型的竞争优势，建立在客户侧的技术影响力，影响客户的决策。向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定。 • 技术验证：动手搭建Prompt、RAG、多Agent工作流及微调实验，快速验证业务可行性，对POC结果的安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。对客户业务与技术双线相关人员清晰阐述AI带来的效率提升、成本节约或收入增长，建立科学的AI效果评估共识。 3）能力沉淀和赋能 • 构建可复用的知识资产：沉淀面向细分领域/场景的大模型调用最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档。 • 内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训。 4）产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云大模型的技术问题和机会，传递客户需求和反馈给产品团队，影响功能开发和未来产品路线图，保持阿里云产品的市场竞争力。 • 了解客户大模型使用的情况恶化效果，将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。

1. 深入研究不同行业SaaS/AI原生软件的行业发展方向、典型场景清单、业务流程、技术架构等，梳理各场景在AI应用的需求和价值，帮助SaaS等软件企业设计AI落地路径； 2. 从头部AI原生软件/SaaS类客户典型业务场景出发，结合阿里云千问模型、百炼、Agent平台等AI核心产品，帮助软件企业设计和落地大模型解决方案（覆盖客服、金融、办公OA、ERP、CRM、零售、营销、制造、医疗等行业赛道），包括如下： 1）客户需求洞察及方案设计 • 大模型场景洞察：理解客户业务场景、整体技术架构，主动挖掘客户核心业务中的高价值的大模型应用场景，与客户共创业务和技术的关键问题与效果标准，理解行业内AI场景的价值。 • 方案设计：基于客户业务目标与技术约束，设计端到端MaaS解决方案，涵盖模型选型、工程链路（推理/微调/RAG/Agent）、效果评估体系及上线路径。 2）售前引导和支持与实操能力 • 结合客户的业务场景需求，通过标杆案例及demo演示展示阿里云大模型的竞争优势，建立在客户侧的技术影响力，影响客户的决策。向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定。 • 技术验证：动手搭建Prompt、RAG、多Agent工作流及微调实验，快速验证业务可行性，对POC结果的安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。对客户业务与技术双线相关人员清晰阐述AI带来的效率提升、成本节约或收入增长，建立科学的AI效果评估共识。 3）能力沉淀和赋能 • 构建可复用的知识资产：沉淀面向细分领域/场景的大模型调用最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档。 • 内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训。 4）产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云大模型的技术问题和机会，传递客户需求和反馈给产品团队，影响功能开发和未来产品路线图，保持阿里云产品的市场竞争力。 • 了解客户大模型使用的情况恶化效果，将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。