阿里巴巴阿里国际-高级数据产品经理（数据智能/Agent方向）-杭州
任职要求
1. 经验背景：1 年以上产品经验，具有数据产品、或者 AI 应用（LLM方向） 相关经验。 2. 技术理解力： 对大模型技术栈有清晰认知（特别是 Function Call, ReAct, RAG 等机制），理解结构化数据（Structured Data）与 LLM 结合的难点。熟悉常见 Agent 框…
工作职责
团队介绍： 平台技术是阿里国际集团技术创新和业务支撑的核心团队，以构建全球领先的数据+智能+跨云一体化数字化技术基础设施为目标，倾力打造合规、稳定、高效且用户体验卓越的技术服务平台。 我们基于全球化架构与数字智能技术，构建坚实合规的全球化商业底座。采用先进的微服务架构、混合云最佳实践以及智能模块化设计，有效提升业务响应速度和灵活性。通过技术创新驱动研发模式的代际演进，聚焦敏捷开发、先进生产工具、自动化运维流程，践行AI和云原生时代的DevOps文化。打造技术产品和研发规范，构筑起全方位的安全防护屏障。依托数据平台，基于大数据分析、机器学习等先进技术手段，构建强大的数据中台和智能决策支持系统。我们的终端技术专注于提升用户的数字化交互体验，结合智能时代的人机交互范式和网络技术，为全球用户提供极致流畅、个性智能的产品体验 职位描述 1. 产品规划与落地： 负责基于海量电商数据，规划并设计数据智能 Agent 产品（如：商机挖掘，用户洞察，智能取数助手、Text-to-SQL 工具、自动化数据分析报告）。 2. 技术转化与应用： 深入最新AI领域的技术最新在数据分析领域的应用（如 Agent 框架、RAG 检索增强、Text-to-SQL 准确率优化、Code Interpreter 等），将前沿技术转化为可落地的产品功能，解决传统的痛点。 3. 跨部门协作： 与 ETL 工程师、数据分析师、算法团队紧密配合，业务 多部门合作，梳理电商业务“语义层”或“知识库”和工作流程。 4. 场景挖掘与运营： 深入业务一线，挖掘运营、采销、管理层的数据使用场景，推广 AI 数据工具。通过用户行为数据分析，优化 Agent 的交互体验，提升内部或外部客户的数据获取效率。
1. 需求分析与产品规划： -深入调研开发者、企业客户及行业需求，深入理解各种模型能力，定义大模型开发平台的核心功能（如工作流、Prompt工程、RAG增强、Agent框架等），并可以基于开发平台构建 AI 效果领先的垂直场景/行业解决方案； -制定所负责产品或模块的 Roadmap，平衡技术前瞻性与商业化落地节奏。 2. 产品全生命周期管理： -主导功能设计，输出PRD、原型及交互文档，推动算法、工程团队高效交付，协同运营、销售等团队应对和总结客户需求； -负责产品上线后的迭代优化，基于用户反馈和数据洞察持续提升产品体验。 3. 跨团队协作与生态建设： -协同运营团队，推动开发者生态建设，提升平台活跃度与开发者粘性。 4. 行业洞察与竞争分析： -跟踪国内外大模型平台产品动态，制定差异化竞争策略。
我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家，负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行，打造面向未来的数据驱动型基础设施， ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划，满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队，建立一套简易高效率的资产维护工具，帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典，正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库，它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据， ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者，并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent， 可落地接管数据常寻与分探索类场景， 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地，并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者，更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破： ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限，构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台，让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系，实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变，显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品，支撑高德多条业务线（导航、出行、本地生活 等）共性需求，避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式，能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设，例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路（如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率），形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。
1、负责物流营运线业务的AI驱动机会点挖掘和产品化落地，通过数智化的方式助力业务增收、降本和提效； 2、深入洞察业务，结合行业发展、客户诉求和技术迭代，探索数智化助力业务的长期发展方向； 3、能够有效整合资源，进行跨团队的沟通协作，包括业务多组织、AI平台、数据平台，推进项目的顺利实施。
1.深度研究LLM、Agent、RAG等前沿技术发展趋势，结合市场需求和产品方向，识别智能对话产品的发展机会点； 2.制定智能对话产品（企业客服/营销方向）的中长期发展规划和阶段性迭代策略，明确产品核心功能和差异化竞争优势； 3.主导智能对话产品的全流程设计，包括需求分析、功能架构搭建、原型设计、开发跟进及上线后的效果评估与优化； 4.构建科学的产品评估体系，通过数据分析持续监控关键业务指标，为产品迭代和商业化决策提供数据支撑； 5.协调研发、算法、测试、运营等多部门资源，推动跨团队高效协作，确保产品按时高质量交付并达成商业化目标； 6.跟踪行业标杆产品动态，与行业客户交流，定期进行赛道洞察与分析，持续优化产品用户体验和商业价值。