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. 产品战略与规划： 负责淘宝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+ 电商”的长短期产品战略路径，并带领团队落地实现； 2. 新一代电商购物体验重构： 主导基于大模型的创新产品落地（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电商产品的评估体系，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。 6. 商业设计与产品运营： 搭建、Agent落地运营及全链路产品商业化增长。
1、负责语音方向AI智能体应用的工程研发与团队管理，确保系统高效迭代与产品高质量交付； 2、协同产品与算法团队，推动语音智能体应用的技术演进与业务落地； 3、参与客户技术交流，管理客户技术预期，提升客户满意度与项目交付效果； 4、制定语音应用架构的中长期演进规划，持续优化全链路语音体验与系统稳定性。
• 负责悟空电商AI架构的整体规划与落地。聚焦于复杂多智能体系统（Multi-Agent System）、通用Skill生态与可视化工作流（Workflow）平台的顶层设计，将AI能力转化为可复用的中台组件和服务。 • 负责电商AI服务端高并发、低延迟、高可用的技术体系搭建。攻克在线推理延迟优化、大模型Token成本控制、长文本/多模态数据处理等底座工程难题，保障大促等极端场景下的业务稳定性。 • 深度参与AI产品从0到1再到规模化推广的全生命周期。协同算法、产品与运营团队，将前沿AI技术转化为能切实提升商家ROI、降低运营成本的商业化解决方案。 • 具备优秀的全栈全局观，能够主导或指导团队快速构建AI能力敏捷验证工具（如内部原型、评测看板等），加速AI业务的实验与迭代效率。 • 持续跟进大模型领域前沿进展（如MCP协议、最新多模态、Agentic Workflow等），结合电商场景进行技术储备；指导初中级工程师，提升团队整体在AI工程化领域的认知与作战能力。
• 负责悟空电商AI架构的整体规划与落地。聚焦于复杂多智能体系统（Multi-Agent System）、通用Skill生态与可视化工作流（Workflow）平台的顶层设计，将AI能力转化为可复用的中台组件和服务。 • 负责电商AI服务端高并发、低延迟、高可用的技术体系搭建。攻克在线推理延迟优化、大模型Token成本控制、长文本/多模态数据处理等底座工程难题，保障大促等极端场景下的业务稳定性。 • 深度参与AI产品从0到1再到规模化推广的全生命周期。协同算法、产品与运营团队，将前沿AI技术转化为能切实提升商家ROI、降低运营成本的商业化解决方案。 • 具备优秀的全栈全局观，能够主导或指导团队快速构建AI能力敏捷验证工具（如内部原型、评测看板等），加速AI业务的实验与迭代效率。 • 持续跟进大模型领域前沿进展（如MCP协议、最新多模态、Agentic Workflow等），结合电商场景进行技术储备；指导初中级工程师，提升团队整体在AI工程化领域的认知与作战能力。