阿里巴巴1688-AI产品经理-杭州
社招全职3年以上地点:杭州状态:招聘
任职要求
1、3 年以上互联网产品经理经验,其中至少 1 年 AI 原生产品 / LLM 应用 / Agent 类产品经历,独立负责过至少一款有一定规模用户量的产品或核心模块。 2、深度理解 LLM、RAG、Agent、Function Calling、Multi-Agent 等技术边界与产品化路径,能与算法高效对齐产品需求与技术方案。 3、具备扎实的数据分析能力,独立完成漏斗拆解、AB 实验设计与效果归因。 4、结构化思考能力强,能把模糊的用户需求抽象为清晰的产品结构、状态机与交互链路。 5、…
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工作职责
1、产品结构设计:负责找工厂 Agent 的整体产品架构与交互链路设计,包括意图识别、需求澄清、工厂召回、名片展示、询盘转化等核心节点,构建端到端的用户体验闭环。 2、漏斗迭代与优化:以「找工厂→建联工厂→定制成交」全链路漏斗为核心指标,拆解发送 UV、点击、询盘、报价、下单、支付等各环节转化率,识别流失节点并驱动迭代,持续提高各环节漏斗转化。 3、Agent 评测体系搭建:建立多维度的 Agent 效果评测机制(准召率、置信度、用户满意度、任务完成率等),设计 badcase 归因流程,推动模型、召回、Prompt、UI 层的联合优化。 4、需求与人群洞察:深入理解找工厂做定制品用户分群(国内外跨境电商、小企业和个体经营等),基于真实询盘、行为数据抽象需求场景,反向定义产品能力。 5、跨团队协同:与算法、工程、运营 深度协作,把工厂底表和定制商品数据、认证标识、AI 匹配能力有机融合到产品体验中。 6、竞品与行业跟踪:持续追踪国内外找工厂/定制类 Agent 产品动态,识别差异化机会点,输出策略建议。
包括英文材料
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
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实习
1、参与小V会话体验的需求分析、功能设计等工作; 2、协助进行市场调研、竞品分析,为产品优化提供建议; 3、跟进产品开发进度,与研发、设计、测试团队紧密合作,确保产品按时上线; 4、收集用户反馈,分析用户需求,持续优化产品功能和用户体验; 5、参与AI策略文档的撰写和维护,确保产品文档的准确性和完整性。
更新于 2025-11-17杭州
社招1年以上
在这里,你将参与到LLM、多模态、agent前沿技术的应用中,与之共同成长。发挥你的学习能力、创新思维、商业才能,亦或是对某个细分领域的深度理解,用新技术打造新体验、创造新市场。团队期待你的加入,一起推动业务迈向新高度! 1.负责1688 AI版的产品迭代,成为小B AI创富的操作系统。 2.协同算法、开发、测试团队,精准把控产品进度,保障产品体验与项目按时推进。 3.对agent技术、强化学习等发展保持敏锐,能做技术产品化与创新方向,提升用户价值与产品竞争力。
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1. 主导小二工作台AI提效产品的端到端落地:围绕秒杀、招商、商品运营等高频场景,设计基于Prompt工程、RAG(检索增强生成)、智能Agent等技术的解决方案,实现任务自动化、信息聚合化、决策智能化,推动人效提升30%+; 2. 打造面向小二的AI Copilot体验:构建“理解意图—调用工具—执行任务—反馈结果”的闭环智能助手,覆盖如活动配置、数据解读、异常排查、话术生成等典型工作流; 3. 联动算法与工程团队,将AI能力产品化、标准化,确保方案在真实业务场景中稳定、可解释、可迭代; 4. 持续度量AI提效价值:建立人效、任务完成时长、错误率等核心指标体系,用数据验证产品成效,并驱动持续优化。
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