阿里巴巴智能算法产品事业部-高级AI产品专家-杭州
任职要求
1. 学历与经验： - 本科及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业优先。 - 3年以上搜索、推荐、NLP或AI应用相关领域的深耕经验。有大型C端产品实战经验者优先。 2. 核心能力： - 大模型实战经验： 对LLM的底层逻辑、Prompt Engineering、RAG架构有深刻理解，有成功将大模型落地于搜索/推荐等实际业务场景的案例。 - 极强的逻辑抽象能力： 能够从复杂的业务现象中抽离出核心问题，具备极强的系统化思维，能处理高度不确定的业务场景。 - 数据敏锐度： 不…
工作职责
1. 产品战略与规划： 负责淘宝搜索AI产品的整体规划与演进方向。基于对LLM技术边界和电商用户心智的深刻理解，定义“AI+搜索”的长短期产品战略路径，并带领团队落地实现； 2. 新一代搜索体验重构： 主导基于大模型的搜索创新产品落地（如：生成式导购、多模态联合检索等）。从用户模糊意图识别到结构化/生成式结果呈现，重塑用户在淘宝的购买决策链路，提升复杂查询下的用户满意度与转化率； 3. 技术与商业融合： 深入理解LLM、NLP、RAG、Agent等技术原理，与算法团队紧密配合，将技术能力转化为可规模化的产品价值。在保障用户体验的同时，平衡算力成本与商业化变现效率； 4. 复杂系统设计： 负责搜索中台核心链路的AI化改造，构建能支持实时、高并发、个性化的AI搜索产品架构。建立从Query理解、召回、排序到最终摘要生成的全链路产品标准。 5. 数据驱动与闭环： 建立AI搜索产品的评估体系，通过数据洞察驱动模型迭代与产品优化，对最终业务结果负责。
1、多分数最优化算法设计：负责搜索排序机制中的多目标、多分数优化算法设计，围绕相关性、转化效率、用户体验、商业收益、供给生态、流量公平性等目标，实现多目标帕累托最优解。 2、AI Agent for Strategy 实现自动化动态流量分配：负责构建面向搜索策略优化的 AI Agent 系统，将 LLM 的推理、规划、工具调用和自动执行能力应用到搜索机制策略迭代中，提升策略诊断、参数搜索、实验设计和效果分析的自动化水平。
1、行业深耕与策略制定：深度洞察用户在细分行业的搜索意图，基于行业和品类差异特性定义行业搜索gmv的核心问题，挖掘行业增长机会点，综合定制行业搜索运营策略（包含但不限于搜索导购产品创新、策略机制设计等）。 2、跨部门协同与项目驱动：作为行业核心接口人，对内协同搜索内部PD、算法、开发等职能，对外协同垂直行业团队，将核心策略转化为落地可执行项目，作为项目负责人推动行业策略落地，并对项目的最终业务结果负责。 3、数据洞察与实验设计：熟悉运营数据工具进行分析，监控业务健康度并快速定位问题；设计并评估A/B实验、严谨复盘策略有效性，并持续迭代优化，沉淀可复用的行业运营方法论。 4、产品能力建设：积极参与并贡献团队横向平台能力建设（包括但不限于query分类体系、ai工具优化等），结合提升运营工作效率。
1. 研究LLM如何赋能电商场景下的个性化CTR/CVR预估，利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段让LLM的推理能力、通用知识等赋能于线上预估模型，捕捉用户更精准的个性化实时意图，实现更精准的人货匹配； 2. 设计有效的scale-up能力的CTR/CVR预估方案，包括样本、特征和结构等多个维度高效Scaling Up，提升搜索精排模型的个性化表达能力和在线成交效率。 3. 负责模型 Scaling-Up 过程中Infra工作，包括但不限于训练、推理和链路优化，支撑更大模型、更复杂特征和更高实时性的主搜排序系统，推动先进技术成果的规模化落。
1. 搭建素材供给与分发效率的数据指标体系，通过结构化归因定位供给瓶颈和效率洼地，关注内容生态的多样性与健康度，保障生态的长期可持续； 2. 面向商家与创作者输出运营方法论及实操指南，设计分层培训与赋能方案，结合任务体系和激励机制拉动供给质量持续提升； 3. 负责推荐场域的素材质量运营，深入理解淘宝用户的内容消费偏好，挖掘图文、短视频、直播等素材形态的种草特征与转化驱动力，定义并持续迭代素材质量评估分级体系； 4. 推动AI能力在素材评估、智能审核、商家工具等场景的落地应用，将运营方法论转化为可复用的系统能力，提升运营效率与规模化水平。