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Senior Marketing AI and Seller Experience Manager, Marketing - Amazon Global Selling
Senior Marketing AI and Seller Experience Manager, Marketing - Amazon Global Selling
发布于 6 个月前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
产品管理
产品管理
产品路线图
团队管理
数据驱动营销
机器学习
自然语言处理
营销自动化
计算机视觉
跨部门协作
AI 估算 · 55k–85k
该职位要求高级AI产品管理经验，涉及前沿技术与复杂业务，技能门槛高，市场竞争力强，且位于一线城市，薪资水平较高。
职位详情
关于这个职位
该职位是亚马逊全球开店业务的高级营销AI与卖家体验经理
你将负责利用前沿AI技术和数据洞察，探索并落地下一代营销互动体验与数据驱动的营销解决方案
核心工作包括与跨部门团队协作，设计创新的营销用例和用户旅程，并领导产品团队及外部供应商开发可扩展的解决方案，以优化卖家的营销效果和用户体验
最低要求
年以上技术产品和项目管理经验
具有管理跨职能团队项目、建立流程和协调发布计划的经验
拥有团队管理的成功记录
具备出色的中英文口头和书面沟通能力
工作职责
领导力：领导探索和实施利用行业领先AI技术和深度数据分析的AI驱动营销互动体验及营销解决方案
能够推动与利益相关者达成一致，并为团队提供指导以推进工作
产品路线图：拥有开发和管理的成功记录，为卖家（和服务提供商）提供具有突破性的营销用户旅程、定制化营销和媒体优化解决方案
用例开发：与营销利益相关者合作，设计营销用例、应用和用户旅程
解决方案设计：具备结构化思维，能够影响并支持营销和中央AI/产品团队，开发和部署营销自动化及AI产品与工具，包括内容创作、渠道分发、媒体购买优化、个性化互动和其他定制化营销策略
技术专长：作为受众互动体验应用领域的主题专家，并理解包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和其他相关领域的互补技术
紧跟AI最新进展，并为特定用例推荐合适的技术
持续学习：持续关注AI技术和工具的最新进展
进行持续研究和分析，以识别市场趋势和营销应用机会
数据洞察：领导BIE和数据分析师将数据转化为洞察，并利用数据驱动的洞察进行营销/AI产品开发
优先资格
在高增长、技术驱动的公司工作的经验
具备端到端技术产品开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在亚马逊这样的全球科技巨头工作，能接触海量业务数据、前沿AI技术和顶级行业资源，平台背书强
- 技能复合：岗位融合了AI技术、产品管理和跨境营销，能培养稀缺的“技术+业务”复合型能力，职业护城河高
- 行业前沿：专注于AI驱动的营销创新，处于电商和AI技术的交叉前沿领域，职业视野和发展空间广阔
- 复杂度高：需要协调技术、营销、业务等多方团队，在大型组织中推动变革，对沟通、协调和推动力要求极高
- 适合拥有深厚技术产品背景，对AI在商业中的应用充满热情，并具备出色领导力和跨部门协作能力，希望在科技巨头核心业务中创造影响力的资深人才
缺点 / 挑战
- 技术迭代快：AI领域技术更新迅速，需要持续学习并快速将新技术转化为实际业务价值，学习压力大
- 绩效压力：直接关联卖家业务增长和营销效果，需在数据驱动下持续产出可衡量的业务影响，结果导向明确
角色解读
- 内部可向更高级别的产品总监、AI业务负责人或跨境电商业务管理者方向发展
- 外部可在科技大厂或高速发展的AI应用公司担任核心产品负责人，或向AI营销咨询、创业等方向拓展
- 你将负责利用AI技术（如机器学习、NLP）设计和落地创新的营销解决方案，优化卖家在亚马逊平台的营销体验和效果
- 你需要与营销、技术等跨部门团队紧密协作，定义产品需求，规划产品路线图，并推动从用例设计到方案实施的全过程
- 作为团队领导者，你需要管理项目进程，协调资源，并确保技术方案能有效解决业务问题，实现规模化应用
- 需要8年以上技术产品管理经验，精通从需求分析到产品上线的全流程，并具备团队管理能力
- 必须深入理解AI技术（机器学习、NLP、CV）及其在营销（如内容创作、个性化推荐）中的应用场景
- 需要出色的中英文沟通和跨部门协调能力，以推动复杂项目在大型组织内落地，并具备数据驱动的决策思维
申请策略
- 在申请和面试中，强调你“连接技术与业务”的能力，以及如何在复杂环境中定义问题、设计解决方案并推动执行
- 了解并准备阐述亚马逊的领导力准则，思考你的经历如何体现这些准则，如“顾客至上”、“创新简化”、“主人翁精神”等
- 重点突出过往成功管理过的、涉及AI技术（如机器学习应用）或复杂数据驱动的产品/项目案例，量化其业务影响（如提升效率、增长指标）
- 详细描述领导跨职能团队（技术、营销、业务）协作的经验，以及如何解决冲突、推动项目落地的具体事例
- 展示对电商营销、卖家生态或B2B平台业务的理解，以及你将AI技术应用于解决类似业务问题的思考或经验
- 若对亚马逊全球开店业务不熟悉，可提前研究其卖家平台、营销工具及行业报告，理解卖家核心痛点
- 梳理并准备1-2个将AI/机器学习技术应用于营销自动化、个性化推荐或内容生成的详细项目复盘，包括技术选型、挑战和成果
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地回答行为面试问题，确保逻辑清晰并突出个人贡献和量化结果
- 对于策略或案例分析问题，先清晰定义问题边界和目标，再系统性地阐述你的分析框架、可选方案、决策依据及潜在风险
- 请分享一个你从0到1主导的、最复杂的AI产品或数据驱动项目的经历，包括你如何定义问题、设计解决方案和衡量成功
- 当你需要推动一个需要技术、营销和业务三方协作的新项目时，如果遇到资源冲突或优先级分歧，你会如何处理？
- 针对亚马逊卖家，你认为目前最大的营销痛点是什么？如果利用AI技术，你会设计一个怎样的解决方案来解决它？
- 你如何评估和决定采用一项新的AI技术或工具来解决业务问题？请结合具体案例说明
- 请描述一次你通过数据分析和洞察，显著改变产品方向或决策并取得成功的经历
- 深入准备2-3个核心项目案例，确保能清晰阐述技术细节、业务背景、个人角色、遇到的挑战及最终的业务影响
职位点评
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