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. 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。
【团队介绍】 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解决电商全链路问题（如智能选品、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”。 【岗位职责】 ● 电商场景评测体系搭建： 深度参与电商Agent产品的全生命周期迭代。针对营销素材、选品分析等核心场景，构建高覆盖度、高区分度的评测集（Benchmark）。 ● 构建“金标准”数据： 负责收集和清洗真实电商数据，制定高质量的评测标准。 ● 自动化评测与Bad Case分析： 对Agent的日常版本进行评测和验收。深入挖掘“幻觉”问题，输出可驱动模型优化的深度分析报告。 ● 竞品对标分析： 开展行业主流大模型及竞品Agent的横向对比评测，挖掘在电商垂直领域的优势与短板，为产品策略（如Prompt优化、RAG检索策略）提供关键数据支撑。 ● 复杂场景攻坚： 针对多轮对话、复杂意图理解（如用户模糊询单、情绪安抚）定义新的评测维度，探索Agent在电商实战中的能力边界。
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。