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得物
推荐策略产品-大模型用户意图方向
立即应聘

推荐策略产品-大模型用户意图方向

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
A/B测试
自然语言处理
LLM
知识图谱
大模型
搜索推荐
算法迭代
用户意图识别

AI 估算 · 20k–35k

大模型方向产品岗位薪资较高,上海大型企业结合B轮阶段,1-3年经验,薪资处于行业中上水平。

职位详情

关于这个职位

该职位专注于利用大语言模型(LLM)和知识图谱技术,深入挖掘用户意图,优化搜索推荐业务的全链路

你将负责搭建和迭代用户意图识别体系,解决搜索推荐中的语义匹配问题,并通过A/B测试驱动业务指标增长,是一个技术驱动型的产品岗位

最低要求

本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数据科学、自然语言处理等相关专业,1-3年大模型、知识图谱、搜索推荐产品相关工作经验

具备大模型用户意图识别落地搜推系统的实战经验,熟悉搜索、推荐业务链路,了解搜推召回、排序、重排核心逻辑,能够独立完成算法从研发、测试到上线迭代的全流程工作
具备模型评估、A/B测试体系搭建经验,有较强的数据分析与问题复盘能力

工作职责

大模型用户意图的识别:基于LLM大语言模型,搭建、微调、优化用户意图识别体系,精准挖掘搜索、推荐场景下用户显性、隐性、多级复杂意图,涵盖意图分类、意图拆解、意图消歧、意图泛化、实时意图预判等核心能力,解决用户表达模糊、语义歧义、短文本意图缺失等行业痛点

知识图谱与大模型融合落地:负责行业知识图谱的构建、迭代与应用优化,依托知识图谱的实体关联、层级关系、属性信息,辅助大模型精准理解业务语境,矫正大模型幻觉问题,提升意图识别的准确性、专业性与场景适配性,强化语义理解的深度与粒度
搜推系统业务落地赋能:将成熟的意图识别算法模型、知识图谱语义能力,深度落地至搜索召回、精排、重排、个性化分发等核心业务模块,优化搜推匹配逻辑,解决传统关键词匹配语义缺失、匹配不准、内容同质化、供需错配等问题
算法效果迭代与指标优化:搭建意图识别、搜推匹配效果评估体系,通过离线实验、在线A/B测试持续迭代模型与策略,核心优化搜推核心指标(点击率、转化率、留存率、用户体验满意度、精准匹配率等),驱动业务数据持续增长

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 紧跟大模型技术前沿,技能积累价值高,行业需求旺盛
  • 得物为大型电商平台,业务场景复杂,能积累丰富的搜推实战经验
  • 岗位涵盖算法与产品双重职责,综合能力提升快
  • 上海互联网环境优越,职业发展空间大
  • 适合有一定技术背景、对AI应用感兴趣、希望在产品方向深耕的求职者,尤其适合有算法或数据科学基础的人转型产品

缺点 / 挑战

  • 需要同时具备产品思维与技术理解,门槛较高
  • 大模型与知识图谱落地难度大,可能面临算法效果不达预期的压力
  • 搜索推荐业务对指标敏感,需要承受增长压力,工作强度可能较大

角色解读

  • 向搜索推荐产品专家或AI产品负责人方向发展,深入业务策略
  • 可转型为算法工程师或技术型产品总监,技术壁垒较高
  • 在电商领域积累大模型应用经验后,可横向拓展至其他行业AI产品岗位
  • 基于大语言模型(LLM)构建用户意图识别体系,覆盖意图分类、拆解、消歧等能力
  • 构建并优化行业知识图谱,与大模型融合解决幻觉问题,提升语义理解准确性
  • 将意图识别模型落地到搜索召回、排序、分发等环节,优化匹配逻辑
  • 搭建评估体系,通过A/B测试持续迭代模型,提升点击率、转化率等核心指标
  • 掌握大模型(如GPT、BERT)原理及微调方法,熟悉意图识别相关技术
  • 熟悉搜索推荐系统架构(召回、排序、重排),具备落地经验
  • 具备知识图谱构建与应用能力,了解实体链接、关系抽取等
  • 数据分析能力强,能独立设计A/B实验并解读结果

申请策略

  • 提前了解得物App的搜索推荐功能,思考现有痛点
  • 面试时准备一个完整的项目案例,从问题定义到效果评估的闭环
  • 突出大模型或NLP相关项目经验,尤其是意图识别或搜索推荐场景的落地案例
  • 强调知识图谱构建或使用经验,如有行业图谱建设更佳
  • 展示A/B测试和指标优化成果,用数据量化贡献
  • 如有产品经验,写明对搜推链路的理解和产品策略思路
  • 强化LLM微调(如LoRA)和prompt engineering技能
  • 学习搜索推荐系统基础知识,了解常用召回、排序算法

面试指南

  • 使用STAR法则:情境、任务、行动、结果,突出技术细节和量化效果
  • 从问题定义、技术方案、实验设计、结果分析四个维度展开
  • 结合业务场景思考,体现产品与技术结合的思维
  • 请描述一个你使用大模型进行意图识别的项目,包括技术选型和效果
  • 如何评估意图识别模型的好坏?你会设计哪些A/B实验指标?
  • 知识图谱如何辅助大模型减少幻觉?请举例说明
  • 在搜索推荐系统中,用户意图识别如何影响召回和排序策略?
  • 假设搜索转化率下降,你会如何排查原因并给出优化方案?

匹配度报告

64
综合匹配度

技术前沿的大模型产品岗位,发展空间大但工作节奏较快。

适合人群
适合追求技术成长和职业发展的求职者,能够接受一定的工作压力。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值60

薪资福利匹配

70中等

薪资水平处于行业中上,但B轮公司稳定性一般,福利未明确提及,综合满足度中等。

薪资信号未披露(AI估算:20K-35K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及大模型、知识图谱等前沿技术,有明确的业务落地场景,成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、大模型、知识图谱、意图识别、A/B测试
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

仅现场办公,未提及WLB,搜索推荐业务压力大,可能加班较多。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

60中等

电商行业稳定增长,技术驱动业务优化有一定社会价值,但使命感一般。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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