希音
产品经理-AI视觉
产品经理-AI视觉
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
广州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
AI产品
推荐系统
AIGC
电商
CTR预测
多模态大模型
视觉理解
商品图生成
AI 估算 · 25k–45k
结合AI产品经理稀缺性和SHEIN平台规模，薪资处于行业中上水平，预估月薪2.5-4.5万。
职位详情
关于这个职位
作为AI视觉产品经理，你将负责构建AI商品图决策系统，利用多模态大模型和AIGC技术优化服装电商的视觉方案
你需要与算法团队紧密协作，将前沿技术转化为可落地的产品功能，直接提升CTR、CVR和爆款率
这是一个结合产品思维与技术理解的挑战性岗位
最低要求
计算机、人工智能、数据科学、信息管理等相关专业本科及以上学历，硕士优先
具备 AI 产品或数据产品经验，能够理解模型能力边界，并将技术能力转化为清晰的产品功能
熟悉或了解多模态大模型、视觉理解、图片生成、向量检索、推荐排序、CTR 预测等技术方向
出色的问题解决能力和创新能力，能够从实际业务问题出发，解决复杂的技术挑战
工作职责
参与AI 商品图决策系统建设，负责从业务需求、产品设计、算法协同到效果验证的完整产品闭环
围绕服装商品图场景，设计 AI 商品图视觉方案推荐、商品图生成、效果预测、线上反馈等核心产品能力
深入研究多模态模型在商品图理解和生成中的应用，包括视觉 embedding、图像理解、视觉聚类、图文匹配、生成式图片优化等方向
推动构建“商品属性 + 视觉特征 + 历史表现数据”的 AI 决策链路，使系统能够预测不同视觉方案对 CTR、CVR 和爆款率的影响
与算法团队共创并推动 CTR 预测模型、视觉 reward model、图像质量评估模型、品牌一致性模型等能力产品化
持续跟进多模态大模型、AIGC 商品图、广告创意优化等前沿技术，并探索其在服装电商场景中的落地方式
优先资格
有 AIGC、电商商品图、推荐系统、服饰行业产品经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI与电商结合的前沿赛道，接触多模态大模型、AIGC等先进技术，技术积累价值高
- SHEIN作为快时尚电商巨头，业务体量大，产品影响力直接作用于核心指标（CTR/CVR/爆款率）
- 与算法团队深度协作，能锻炼跨职能沟通和技术产品化能力
- 对技术理解要求高，需持续跟踪前沿AI技术，学习成本较大
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备较强产品思维和技术背景的求职者，尤其适合希望将前沿技术转化为商业价值的产品经理
缺点 / 挑战
- 涉及多个复杂模型的产品化，需要协调算法、工程等多方资源，推进难度较高
- 电商行业节奏快，对产品迭代速度和效果要求高，工作压力可能较大
角色解读
- 可在AI产品领域深入发展，成为多模态/计算机视觉方向产品专家
- 向高级产品经理或产品总监晋升，负责更大范围的AI产品线
- 横向拓展至推荐系统、广告投放等相关产品领域，或转向技术产品策略岗位
- 负责AI商品图决策系统的产品规划与设计，包括需求分析、方案设计、算法协同和效果验证
- 深入研究多模态模型在商品图理解和生成中的应用，推动视觉embedding、图像理解、生成式图片优化等功能落地
- 与算法团队合作，将CTR预测模型、视觉reward model等能力产品化，提升商品图的点击率和转化率
- 具备AI产品或数据产品经验，能理解模型能力边界并转化为产品功能
- 熟悉多模态大模型、视觉理解、图片生成、向量检索、CTR预测等技术方向
- 优秀的问题解决和创新能力，能从业务问题出发解决复杂技术挑战
- 有AIGC、电商商品图、推荐系统或服饰行业经验者优先
申请策略
- 提前了解SHEIN的商品图业务和AI应用现状，在面试中展现对电商视觉优化痛点的理解
- 准备1-2个产品案例，详细说明如何将AI技术从概念转化为可落地功能
- 突出AI相关产品经验，特别是涉及多模态、视觉或推荐系统的项目
- 量化产品成果，如通过AI方案提升CTR/CVR的具体数据
- 强调与技术团队协作的经验，以及将模型能力产品化的案例
- 补充多模态大模型和AIGC的基础知识，了解主流模型（如CLIP、Stable Diffusion）的原理
- 学习CTR预测和推荐系统的核心概念，提升数据驱动决策能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，重点突出技术转化为产品的思路
- 对于开放性问题，先拆解业务目标，再提出产品方案，最后考虑评估指标和迭代计划
- 请分享一个你负责的AI产品项目，从需求到落地的完整过程
- 如何评估多模态模型在商品图生成中的效果？你会关注哪些指标？
- 假设我们需要设计一个AI商品图推荐系统，你会如何规划产品功能？
- CTR预测模型和视觉reward model在产品中如何协同？举例说明
- 复习多模态大模型的基本概念（如CLIP、BLIP、Stable Diffusion）及其在电商场景的应用
- 整理过往产品案例，准备数据支撑的成果
匹配度报告
62
综合匹配度
技术前沿、成长性强，但WLB不确定，薪资有一定竞争力。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展的求职者，不考虑工作强度和WLB的优先。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展85
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
60中等
薪资未明确披露，但根据行业和公司规模，薪资应处于中上水平，福利待确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
85较高
职位涉及多模态大模型、AIGC等前沿技术，与算法团队协作，成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、AIGC、CTR预测、视觉理解、向量检索
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
未提及远程或弹性工作，地点为商品中心，工作模式可能固定，WLB信号缺失。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
电商AI赛道增长快，但社会影响力中性，创新性较强，使命导向不明显。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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