智能互联智能算法产品事业部-商品基础数据业务运营-杭州

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. 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、负责商家端商品供给产品设计规划，重点推进AI发品应用探索，包括智能商品发布、AIGC供给应用、自动化商品管理、基于AI的商品语义理解等创新场景 2、需求挖掘：深度解析淘宝电商生态体系及消费领域特征，结合商家&平台需求，通过大模型数据分析、用户调研、竞品分析等方式，探索商家商品体系升级方向 3、方案制定：基于行业特征构建AI商品模型（如多模态商品理解、智能属性提取），理解商品体系的上下游协调价值；针对不同行业趋势、差异、竞争市场，进行方案设计，并为商家的体验和平台优质商品供给负责。 4、合作和推进：与关键业务、用户、研发、算法等合作伙伴共同推动策略目标落地，并沉淀对应的商品解决方案实现共赢，

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。