阿里巴巴淘宝服饰-AIGC产品运营（B端方向）-广州/杭州
任职要求
1. 3年以上B端产品运营/客户成功/解决方案经验，必须有SaaS或AI类产品背景，有KA客户运营、AIGC工具或 服装垂直领域的解决方案实战经验； 2. 2年以上互联网、电商运营或商业化运营经验，精通数据分析工具，能够通过数据诊断问题、驱动策略优化，具备用户画像分析、竞品分析及投放效果复盘能…
工作职责
作为AIGC产品商业化落地关键推动者，深度连接商家客户与产品团队，通过需求洞察、解决方案设计、标杆案例打造及生态运营，驱动AIGC产品在B端市场的规模化增长与客户成功。 1. 产品推广与增长策略：制定AIGC产品的B端市场进入策略（Go-to-Market），设计商家分类分层（如KA、中腰）的解决方案包，制定客户生命周期运营策略（招商引入-留存-成长孵化-转介绍）, 主导产品功能培训、提升前线团队转化效率； 2. 商家需求抽象与产品协同：深度访谈KA客户及行业客户，提炼高频、高价值场景需求，输出结构化需求，推动产品团队迭代优化； 3. 建立商家需求反馈闭环机制，设计考核手段和监控核心指标（LTV、选中率等），效果数据分析与问题归因，确保AI产品功能与商业场景强匹配； 4. 标杆案例打造与复制：从0到1孵化行业标杆客户，输出可复用的成功路径（含ROI测算、实施方法论、商业价值验证），输出行业标杆案例库与标准化运营方法论，完成规模化复用； 5. 跨团队管理与协同：协调产品、研发、标注、运营团队资源，推动关键项目落地，制定商业化项目全周期计划，确保资源协同与目标达成。
将大模型能力做成可上线、可迭代、可控成本的产品能力。通过打造数据飞轮、模型适配与后训练、评测与实验等关键手段，实现端到端的闭环交付，持续提升产品的效果与稳定性。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项：包括语言大模型（LLM）应用后训练与智能体优化、多模态大模型（VLM/MLLM）应用后训练与智能体优化，以及图像、视频、语音、文档等场景下的 AIGC 能力构建与生成效果优化。 需求与问题定义 深入业务与产品共创需求，深入业务与产品共创需求，将文本、图像、视频、语音、文档等场景诉求转化为可执行的 AI 任务定义，明确目标、边界、优先级与验收口径。 方案与应用架构 在Prompt、RAG、微调、Agent等路线间做技术选型与权衡，设计端到端应用架构（含上下文、工具调用、记忆、权限与安全），并完成RAG、Multimodal RAGMemory、Tool Use、多Agent等能力的工程化落地与生产级集成。 数据飞轮与治理 搭建高效的数据采集、清洗与标注工程流水线。前瞻性地探索合成数据与模型自标注等自循环策略，同时建立完善的数据版本追踪与质量评估体系，真正打通“模型训练-业务应用-用户反馈-数据迭代”的增强回路。 模型适配与后训练 主导基座大模型向顶尖垂直行业专家的后训练的全链路技术演进，包括高质量的SFT、RL阶段PPO、GRPO等前沿强化学习与偏好优化算法攻坚，全面突破模型在复杂业务场景下的指令遵循精度、极致可控性与长链路逻辑推理天花板，显著提升大模型在复杂业务场景下应用能力。 评测体系与实验 面向业务目标设计评测指标与Rubric，搭建自动化评测框架（含人工评审），建立离线基准与线上实验体系（A/B、Bandit），持续监控指标漂移与策略投机以防止效果退化。 生产交付与运营 负责系统集成与上线发布，对线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警、兜底与人工接管机制，推动持续迭代。
1：AI方向规划与探索：结合AIGC、智能体（Agent）等前沿技术，负责小红书广告业务在AI方向的整体技术布局、场景探索与商业机会研判，制定产品路线图并推动创新项目立项。 2：AI解决方案设计与落地：基于业务洞察与客户痛点，主导设计并交付高潜AI解决方案（如AIGC创意生成、智能搜索广告、AI投放策略、自动化运营工具等），推动产品从实验到规模化上线的全过程。 3：AI效果闭环与生态构建：建立AI产品效果评估体系，持续监控、分析并迭代产品表现；协同算法、运营与销售团队，构建AI赋能广告主的关键能力与生态案例，推动业务实现持续增长。
1. 负责全业务统一服务平台的需求挖掘、功能推广和日常运营工作，以平台产品能力提升各业务的服务效率并优化用户体验； 2. 负责对接各业务方，识别业务痛点、收集业务需求、输出解决方案并促进产品改进； 3. 数据驱动，基于数据分析评估各业务的产品功能使用情况并调整运营策略，设计合理的产品运营方案并实现运营目标； 4. 负责部门内部和部门间的协调沟通，改进运营流程，提高协作效率，并推动开发、测试等角色紧密合作达成运营目标； 5. 负责大模型能力的应用和落地，提升人人对话能力与提升客服操作效率等。
核心职责 产品规划与技术洞察 1. 持续跟踪全球视频图像AIGC领域的前沿技术进展，包括但不限于扩散模型、视频生成、多模态大模型、3D生成等方向； 2. 深入分析Veo3、Sora等主流视觉生成能力模型的演进趋势，评估其在企业级应用和创作中的可行性，以及有自己的思考和市场洞察； 3. 建立商业化产品的演进方向和市场选择以匹配模型快速发展的需要，满足对应客户的诉求下产品设计与商业化落地； 4. 负责ToB视频图像AIGC产品的全生命周期管理，从0到1构建产品体系，实现从技术demo到规模化商业化的跨越； 5. 深度理解企业客户需求，设计符合B端业务场景的AI解决方案，并产出对应的培训手册和评价体系； 6. 主导商业化策略制定，包括定价模型、客户分层和选型、商业模式等，确保产品具备清晰的商业价值和盈利模式； 7. 定期产出客户反馈以指导产品的迭代和商业覆盖策略跨团队协作。 跨团队协作 1. 与算法团队紧密合作，将前沿研究成果转化为可落地的产品功能，平衡技术先进性与工程可行性，交付可被行业广泛使用的产品； 2. 与前线销售及市场团队协作，建立从需求挖掘到客户交付的完整闭环，提升客户满意度和商业规模的增长数据驱动与效果优化； 3. 建立产品核心指标体系，通过数据驱动产品迭代优化； 4. 建立模型效果的评测体系以链接市场需求与创作要求； 5. 持续监控模型性能、用户体验、商业转化等关键指标，快速响应市场变化； 6. 定期输出商业化案例，形成可复制的成功模式。