智能互联智能算法产品事业部-商品发布产品运营-杭州
任职要求
1. 3年以上电商平台产品运营工作经验，熟悉主流电商平台商品发布流程优先；
2. 具备平台/商品运营经验，熟悉商品类目属性、标准产品（SPU）数据建设；
3. 对AI等前沿技术有理解，能够协同产技、算法，围绕业务场景，…工作职责
1. 负责淘系商品发布的产品运营工作，理解不同品类场景下的商家发布需求，借助AI大模型能力提供差异化解决方案，持续提升商家的商品发布体验和效率； 2. 负责SPU（标准产品数据）在商品发布场景的应用落地，根据品类特征，为行业提供差异化的数据应用方案；设计基于AI agent的智能化数据治理能力，提升标品类目的发品效率和数据挂载准确性； 3. 负责商品SKU体系的业务设计和供给运营，深入理解不同品类商家售卖需求，设计基于AI的SKU智能解决方案，提升商品SKU构建的合理性、数据采集数据的准确性、素材供给丰富性； 4. 根据平台业务调整需求，推动二/三方商品发布系统的改造升级，负责第三方及第二方商品发布系统的对接与改造工作，协调技术、产品、运营等多方资源，推动系统升级与流程优化，实现跨平台商品高效发布。
1. 负责淘系商品发布的产品运营工作，理解不同品类场景下的商家发布需求，借助AI大模型能力提供差异化解决方案，持续提升商家的商品发布体验和效率； 2. 负责SPU（标准产品数据）在商品发布场景的应用落地，根据品类特征，为行业提供差异化的数据应用方案；设计基于AI agent的智能化数据治理能力，提升标品类目的发品效率和数据挂载准确性； 3. 负责商品SKU体系的业务设计和供给运营，深入理解不同品类商家售卖需求，设计基于AI的SKU智能解决方案，提升商品SKU构建的合理性、数据采集数据的准确性、素材供给丰富性； 4. 根据平台业务调整需求，推动二/三方商品发布系统的改造升级，负责第三方及第二方商品发布系统的对接与改造工作，协调技术、产品、运营等多方资源，推动系统升级与流程优化，实现跨平台商品高效发布。
1、主导商品 One Model 标注体系建设：联合算法、产品及运营团队，围绕统一商品理解目标，设计并维护覆盖品类、属性、风格、信息质量等维度的结构化标签体系与标注规范； 2、构建一体化评测与知识沉淀机制： -设计端到端的算法评测方案（含指标定义、样本分层策略、人工评测体系设计等）； - 系统化沉淀通用规则知识库、精标样本集、典型 Bad Case、评测报告模板； - 推动评测结论转化为可执行的算法优化建议与标注 SOP 迭代； 3、探索大模型驱动的智能标注范式： - 设计 LLM 辅助标注流程（如 Prompt 工程、RAG 规则注入、AI 预标+人工校验）； - 构建“人机协同”质量控制与一致性校验机制，提升高复杂任务的生产效率；
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。
1、主导商品 One Model 标注体系建设：联合算法、产品及运营团队，围绕统一商品理解目标，设计并维护覆盖品类、属性、风格、信息质量等维度的结构化标签体系与标注规范； 2、构建一体化评测与知识沉淀机制： -设计端到端的算法评测方案（含指标定义、样本分层策略、人工评测体系设计等）； - 系统化沉淀通用规则知识库、精标样本集、典型 Bad Case、评测报告模板； - 推动评测结论转化为可执行的算法优化建议与标注 SOP 迭代； 3、探索大模型驱动的智能标注范式： - 设计 LLM 辅助标注流程（如 Prompt 工程、RAG 规则注入、AI 预标+人工校验）； - 构建“人机协同”质量控制与一致性校验机制，提升高复杂任务的生产效率；