得物
推荐策略产品-大模型用户意图方向
推荐策略产品-大模型用户意图方向
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
A/B测试
大模型
搜索推荐
用户意图识别
知识图谱
算法迭代
自然语言处理
LLM
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？
职位点评
64
综合评分
技术前沿的大模型产品岗位，发展空间大但工作节奏较快。
更适合这类人
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。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
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
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
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
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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