阿里巴巴智能算法产品事业部-电商搜索体验问题定义与洞察专家-北京、杭州
任职要求
1、经验与行业认知
3-5年以上的工作经验，深度参与过搜索/推荐系统的策略或产品或用户体验优化工作。
深刻理解电商搜索的特有场景（如大促、新品、长尾搜索）和业务指标（如GMV、转化率、客单价），对用户购物决策链路有清晰认知。
2、专业能力
熟悉主流评测方法论：精通 A/B 测试、多变量测试、人工评测等主流评估方法，理解其统计学原理、适用场景及局限性。
系统性思维：具备将复杂、模…工作职责
负责电商搜索引擎的全链路体验问题定义和洞察。通过构建科学、全面的搜索体验评估体系，洞察搜索体验的核心问题，驱动搜索算法、排序策略与产品功能的持续迭代，助力淘宝用户购物体验与平台核心交易指标的提升。
1、核心工作内容
电商搜索体验问题定义体系搭建与治理
洞察电商用户需求与行业趋势，将模糊的“搜索体验”解构为可度量、可执行的维度，主导构建并持续完善电商搜索的核心体验标准；
设计并落地常态化问题定义机制，综合运用人工评测、A/B实验、用户行为分析、Bad Case 归因等手段，实现对搜索效果的精准、多维、准确监控看清线上体验问题。
2、深度洞察与策略驱动
通过对搜索日志、用户反馈及人工评测数据的深度挖掘，定位影响业务核心指标的关键用户体验问题，如长尾Query覆盖不足、排序合理性、个性化效果等。
产出高质量的分析报告和策略建议，以清晰的数据和严谨的逻辑，为算法、产品团队提供明确、可落地的优化方向。
3、体验问题定义方法创新与效率提升
探索并引入业界先进的问题洞察方案，提升评测的广度、深度与效率。
持续优化人工评测的标准与流程，提升评测结果的准确性与一致性，推动评测流程的标准化与自动化。
4、协同推动与效果闭环
与算法、产品、运营团队紧密协作，推动优化策略的落地，并建立严谨的效果验证闭环，量化策略迭代的业务价值。
主动进行竞品对比与行业研究，保持对电商搜索前沿动态的敏感度，为团队带来新的思路和启发。1、深度参与探索AI在穿搭场景的产品创新与落地，探索并定义下一代购物体验； 2、利用AI进行方案快速发散与收敛，开展Prompt、RAG、工作流设计等，快速搭建MVP进行前置可用性与效果评估； 3、与算法团队紧密协作，深度参与AI模型的效果调优与迭代，从用户视角定义模型输出的评估标准，持续打磨确保效果满足用户需求； 4、持续进行用户研究与市场行业分析，跟踪AI与穿搭/导购/电商等的行业和技术趋势，识别和挖掘在具体场景下的应用。
淘宝文本搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中，您将参与淘宝搜索功能的核心算法研究，特别是专注于搜索相关性领域和AI搜创新领域。该职位要求理解搜索引擎的工作原理，在深度语义相关性模型、大语言模型、多模态技术等技术方面有突出贡献。作为团队的核心成员，您将不仅要在您的直接工作领域推动技术突破，还要与其他方向的团队（包括召回、排序、机制等）进行全链路联动，共同推进搜索算法的整体优化。 1. 负责大语言模型和多模态大模型在电商内容生成场景的算法研发，包括但不限于进行指令微调（Supervised Instruction Tuning），以增强模型遵循指令生成特定格式和风格内容的能力 。 2. 运用生成式AI技术，为搜索结果页的商品自动生成富有吸引力的标题、精准的卖点摘要，并探索文生图等多模态技术以创造全新的商品展示图像。 3. 建立科学的内容质量与业务效果评估体系，负责对算法模型进行评估和改进，通过A/B实验等方式量化分析生成内容对业务指标的影响，持续推动算法创新与迭代。 4. 与产品、工程及业务团队紧密合作，深刻理解业务需求，推动算法技术转化为实际的产品解决方案，确保技术成功落地。 5. 跟踪并研究大模型领域的前沿技术进展，结合业务需求制定研发方案，探索AI Agent、RAG等技术在电商搜索场景的创新应用。 我们提供 1. 高空间的舞台： 真实、海量、复杂且高价值的业务场景，让你的技术才能得到最大程度的发挥。 2. 前沿的技术挑战： 直接参与定义下一代AI搜索，与行业顶尖人才共同攻克最具挑战性的技术难题。 3. 充足的资源支持： 丰富的计算资源与数据资产，以及鼓励创新和试错的文化氛围。 4. 清晰的成长路径： 完善的职业发展体系和技术晋升通道，支持个人在技术深度和业务广度上的持续成长。
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. 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。