阿里巴巴智能算法产品事业部-资深AIGC大模型产品经理-杭州
任职要求
● 背景要求：2年以上互联网产品经理经验，其中至少1年以上AIGC、AI Agent相关产品经验；本科及以上学历，计算机、人工智能、电子商务等相关专业优先。 ● 电商Sense：深刻理解电商行业，对商家运营、平台玩法、用户消费心理有深入洞察，对电商全链路（人、货、场）有体系化认知，有知名电商平台或头部商家服务经验者优先。 ● 技术理解力： ● 深度理解算法技术原理，熟悉Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning、Agentic、openclaw等主流技术方案的优势与局限，能与算法工程师进行深度方案探讨。 ● 具备优秀的数据分析能力和…
工作职责
我们正在打造一款最懂电商的AI Agent智能应用，致力于通过大模型技术高效端到端解决电商商家问题（自动化竞品追踪、营销素材生成、运营数据分析等）。在这里，你将参与定义“什么是好的电商AI”，通过严谨的评测体系，让Agent从“能对话”进化为“能分析、能生成、能服务”。 ● 产品战略与规划：负责电商AI Agent产品的整体战略规划与路径图（Roadmap）设计。基于市场洞察、用户研究和商业目标，独立定义产品核心价值与迭代方向。 ● 产品方案设计：主导核心应用场景（营销内容生成、运营数据洞察等）的产品方案设计，撰写高质量的产品需求文档（PRD），协同设计和研发团队，确保产品方案兼具用户价值、商业可行性与技术前瞻性。 ● 模型能力与效果Owner：构建以业务效果为导向的模型及产品评测体系，定义关键评价指标（Metrics）。深度参与模型技术选型（如RAG、Fine-tuning、Agentic框架设计），持续跟进线上效果，驱动模型迭代与算法优化，为最终的业务结果负责。 ● 数据驱动与商业闭环：建立产品数据监控和分析体系，通过数据洞察用户行为和业务瓶颈。探索并实践产品的商业化路径，推动产品功能与业务增长目标的深度绑定，形成商业闭环。 ● 前沿探索与创新孵化：深度洞察行业及AIGC技术前沿动态（如Agent、多模态能力），探索大模型在电商全链路的创新应用机会，负责新场景、新模式的概念验证（POC）与孵化，为产品构建长期竞争壁垒。
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。