阿里巴巴AI Business-高级 AI 产品经理-杭州
任职要求
1. 两年以上互联网产品经验，有海外AI产品经验者优先； 2. 对AI技术充满热情，对前沿AI产品有深入理解，对全球用户体验有敏锐…
工作职责
AI Business成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，汇聚了业内顶尖的AI算法专家、AI工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的AI人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 1. AI 原生产品创新，深入探索 AI 技术在B端产品中的应用，将前沿 AI 技术转化为用户可感知的实际价值，快速推动创新产品从概念到市场落地； 2. 深入挖掘用户需求，精准捕捉潜在用户痛点和期望，定义 AI 产品功能，创造差异化用户体验，构建以用户价值为中心的产品迭代路径； 3. 与算法、研发、设计、市场等多团队紧密协作，推动AI技术创新与业务价值的深度融合； 4. 全周期产品管理，负责AI产品从0到1的全链路管理，涵盖市场调研、产品定义、项目协调、效果评估等关键环节并快速迭代，确保产品达成预期商业目标；
1. 深入探索AI技术在跨境电商场景的应用，将AI大模型能力转化为商家可感知的实际价值，推动AI产品从概念到落地。 2. 深入挖掘跨境电商商家需求，精准捕捉商家痛点，定义AI产品功能，构建以商家价值为中心的产品路径。 3. 与算法、研发、设计、运营等团队紧密协作，推动AI技术与跨境电商业务的深度融合。 4. 负责AI产品从0到1的全链路管理，涵盖需求分析、产品设计、评测等关键环节，确保产品达成商业目标，
1. 负责AI Business AI2C 创新小组相关产品的前端架构设计及研发，保障系统的安全、可扩展以及质量和性能，参与创新产品构思，与PD、UED、后端工程师协作，完成设计交互实现、数据交互、动态信息展现等； 2. 关注用户体验，与合作方一起不断改进产品的易用性；运用AI能力重塑产品形态与开发效率，提升用户体验； 3. 研究和探索创新的开发思路和新的前端技术，结合业务特点创新应用AI技术，解决前端团队开发过程中面临的各类问题，提升个人和团队的开发效能
关于我们： 我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台。我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 职位描述 Job Description 1. 深入理解行业业务逻辑与用户生命周期，通过用户行为分析、消费心理建模、多源数据融合，诊断业务增长瓶颈，设计可落地的用户价值提升策略（如会员分层运营、场景化精准触达、流失用户挽回等）。 2. 主导端到端增长项目：独立完成从业务需求拆解->实验设计->用户特征工程->预测模型开发（如客户分群/LTV/传播裂变因子挖掘）->策略效果归因的全流程。 3. 搭建业务分析框架：结合行业特性（如电商高频转化、内容平台沉浸度驱动、金融行业信用风险维度），设计可解释的用户标签体系与归因模型，输出用户洞察报告指导产品迭代与运营策略。 4. 与搜索推荐、产品、运营团队紧密协作，推动增长实验、A/B测试落地，结合AI模型结果，持续优化产品与内容分发策略。 5. 支撑用户增长策略的算法能力沉淀与平台化建设，推动AI在个性化推荐、多模态建模、用户行为预测等方向的深度应用。 1. Drive business growth strategies through deep user analytics and lifecycle value modeling, focusing on solving real-world problems like member tier operation, scenario-based engagement, and churn recovery. 2. Own full-cycle projects from business diagnosis to deployment: 3. Develop industry-specific frameworks: Design interpretable user tagging systems and attribution models tailored to sector characteristics (e-commerce conversion loops, content engagement drivers, etc.) 4. Collaborate closely with Search & Recommendation, Product, and Operations teams to run growth experiments and optimize strategies based on AI insights. 5.Contribute to platform-level capability building for scalable, AI-powered growth solutions across personalization, multi-modal modeling, and user behavior prediction.
1、参与大模型数据平台架构设计与开发，为大模型数据资产建设管理提供平台支持，支持数据资产上架、知识生产、检索、训练应用等；数据用途上包含预训练数据、微调数据、评测数据等，数据模态上包含文本、图片、视频、音频等各类模态数据。 2、参与高可用、可扩展、分布式大模型评测平台架构设计与开发，支持多模型、多方法、多评测集的评测任务执行、评测结果分析，优化评测框架，提升评测效率，支持实现大模型快速迭代的评测要求。 3、在通用BenchMark基础上构建业务领域Benchmark，围绕“语料供给-模型迭代-模型评测”的链路不断优化链路，提升生产效率。 4、持续的创新和优化能力，提升产品整体质量，改善用户体验。