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。
加入我们，你会和一群年轻小伙伴共同为客户创造更智能的电商营销体验，将成为新一代前沿AIGC科技在电商行业创新探索的参与者及践行者。 1、在这里，你有机会结合对电商营销业务理解，深入调研客户需求，探索AIGC能力边界与用户需求的契合点，参与设计基于AI新范式的创新产品； 2、在这里，你将协助产品、算法同学进行AI效果评估迭代策略，推动效果迭代及升级； 3、在这里，你将有机会参与产品从0到1的迭代发展，对AIGC类产品有更广阔的视野及认知； 4、在这里，你会和一群年轻小伙伴共同探索AI技术的边界，为客户创造更智能的电商营销体验。
集团描述：阿里国际数字商业集团，是阿里巴巴集团的核心且快速增长的业务。 契合国家“一带一路”的战略方向，在国际化的大蓝海赛道上高速驰骋，连续多年收入增长在30%以上。旗下业务覆盖近200个国家、市场，服务于4亿的全球消费者，囊括跨境电商、本地电商、B2B、O2O零售、供应链网络等多元化的业务形态，在全球近30个国家与地区设置办公地点，拥有超过20种不同国籍的员工。 LAZADA创立于2012年，隶属于阿里国际，是东南亚领先的电子商务平台之一，主要服务市场包括印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国和越南六个国家。LAZADA不仅为消费者提供来自于东南亚中小企业和国际品牌的丰富多样的产品，也运营东南亚地区领先的电商物流网络之一，为消费者和商家提供可靠、优质和便捷的物流服务。Lazada的目标是到2030年服务3亿消费者,并成为东南亚品牌和卖家实现数字化转型的最佳选择。 部门描述：商业智能部是商业分析与决策支持部门，我们依托于阿里国际集团的全球化大数据以及阿里多年的商业分析经验沉淀，拥有来自于互联网、咨询、投资、传统行业等多元化背景的团队，产生多视角、全方位的立体洞察，支持集团以及各事业部与职能部门管理者的关键决策。 部门定位：我们深入业务，通过有智慧的数据洞察， 紧密结合的业务场景，实现从宏观市场到微观战术的商业分析与判断，为决策层提供关键数据洞察、核心策略参考、支持主要的各项决策制定与优化，达到数据驱动业务的完美实践。 【岗位职责】 1、负责对供给基本盘数据进行深度分析，提供商业洞察，支持战略决策，搭建全面、准确、客观的指标体系和监控框架； 2、通过数据挖掘，搭建指标体系，利用数据&算法技术帮助业务洞察趋势、异常、机会点。对业务问题进行深入分析，为平台机制、行业/商家策略、产品方向、资源投入策略等业务决策提供数据和分析支撑，输出经营管理建议，协助达成业务目标并提升效率； 3、将监控体系及分析方法逐步总结沉淀，抽象、提炼数据产品需求，与产品、数据技术等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地；
1、AB实验设计与分析：主导电商搜索场景的AB实验全流程，设计科学的实验方法，评估算法和产品策略（如排序模型、搜索意图识别等）对搜索效率和用户体验的影响，联动产品和算法工程师进行实验分析和策略优化； 2、业务机制专题分析：基于对电商搜索业务的深刻理解，运用经济学等学科的理论或思维框架，以及科学的数据分析方法论，对业务命题进行深入分析，产生业务或商业洞察，为平台流量机制、供需匹配效率、用户体验优化等业务策略提供分析论证和决策依据； 3、数据产品和实验工具：将数据监控体系及分析方法产品化沉淀，提炼数据产品需求，与技术、产品等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地。
1、商品库基础产品设计与迭代：负责商品库底层模型设计与优化，包括品类结构与类目管理、商品属性体系（CPV）、淘系品牌库、标准商品定义（SPU）、同款商品底层。 2、商品数据质量建设与持续优化：协同商家发品链路，对商品数据进行采集、清洗、校验、巡检，探索和应用大模型，持续优化底层商品数据质量，提升商品特征数据的准召。 3、商品数据应用链路：联合算法团队优化大商品标签体系，支持搜索、推荐、妈妈等核心场景的商品数据的应用链路，带来业务增量。