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淘宝闪购-AI agent产品专家-品类营销
淘宝闪购-AI agent产品专家-品类营销
发布于 7 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Ai Agent
Llm
Prompt设计
产品经理
产品规划
工作流自动化
数据分析
电商营销
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI产品角色，成长性强，薪资偏高，但工作生活平衡可能一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
与产品经理中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2860 个在招 · 其中产品经理 约 130 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 产品经理 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
负责淘宝闪购品类营销AI Agent的产品规划与落地，用AI重构传统品类营销链路，实现从“人驱动活动”到“Agent驱动活动”的突破
需要定义Agent在趋势洞察、自动选品、定价建议、会场搭建、内容生成和效果复盘等环节的工作流，并协同团队推动关键场景的规模化应用
最低要求
年以上互联网产品/电商运营经验，有电商营销/商业化/搜推/广告产品/有品类运营/营销运营/商品运营经验者优先
AI Native：AI 产品重度用户，动手搭过 Agent/Workflow，熟悉 Prompt 设计，清楚 LLM 的能力边界与落地成本
能把复杂业务流程拆解为可被 Agent 执行的结构化流程，具备较强的抽象建模能力
数据敏感，能定义清晰的成功指标并用数据做产品决策
自驱、抗压，能在不确定环境中拿结果
工作职责
负责品类营销 AI Agent 的整体产品规划，定义 Agent 在趋势洞察、自动选品、补贴/定价建议、会场搭建、营销内容生成、效果复盘等环节的工作流，探索ai在具体业务的商业设计
将品类营销专家经验抽象为 Agent 可执行的流程与工具链，定义 Agent 与运营的分工边界及 human-in-the-loop 机制
搭建 Agent 评估与迭代体系（方案采纳率、选品准确率、活动 ROI、人工节省时长等），用数据驱动模型与策略持续优化
协同算法、工程、运营团队，打透 1-2 个关键场景的 Agent 突破（如自动选品组场、一键生成活动方案），并推动规模化复制
跟踪 LLM/Agent 前沿能力，探索新的产品形态与交互范式
优先资格
有选品、补贴/定价、营销内容生成相关产品经验
用 AI 重构过自己或团队的工作流
参与过AI工具/Agent的共建、评测或训练
了解即时零售/近场电商场景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与前沿AI技术（LLM/Agent）在电商核心场景的落地，技术成长性高
- 依托大型电商平台，能接触海量数据和复杂业务，商业价值感知强
- 岗位定义清晰，聚焦用AI重构营销链路，创新空间大
- 公司平台资源丰富，利于积累行业影响力和技术视野
- AI技术快速迭代，需持续学习以跟上LLM/Agent能力演进
- 跨团队协同（算法、工程、运营）复杂，需较强沟通和推动力
- 适合具备AI产品经验、电商背景，喜欢技术创新和业务落地，能在高不确定性中自驱拿结果的产品人
缺点 / 挑战
- 业务不确定性强，在从0到1的Agent突破中需应对模糊性和压力
角色解读
- 从产品专家成长为高级产品专家或AI产品经理，深耕AI在电商的应用
- 可向产品管理方向发展，负责更大范围的业务线或团队
- 积累AI与电商结合的经验后，有机会转向AI产品负责人或行业解决方案架构师
- 负责品类营销AI Agent的整体产品设计，定义从趋势洞察到效果复盘的全链路工作流
- 将专家经验转化为Agent可执行的流程，并设计人机协作机制
- 搭建Agent评估体系，用数据驱动模型优化，推动场景突破和规模化应用
- 跟踪LLM/Agent技术前沿，探索新产品形态和交互范式
- 具备2年以上互联网产品或电商运营经验，熟悉营销、选品或定价等业务环节
- AI Native：深度使用AI产品，能搭建Agent/Workflow，熟悉Prompt设计并了解LLM能力边界
- 强抽象建模能力，能将复杂业务流程拆解为结构化、可执行的步骤
- 数据敏感，善于定义成功指标并基于数据做决策，同时具备自驱力和抗压性
申请策略
- 研究阿里巴巴电商生态和淘宝闪购业务模式，理解岗位的业务上下文
- 准备展示如何用AI重构工作流的具体案例，突出商业设计思维和成果
- 突出AI Agent或Workflow搭建的具体项目经验，强调Prompt设计和落地效果
- 量化电商营销相关成就，如活动ROI提升、效率优化等数据指标
- 展示抽象建模能力，例如如何将业务流程转化为可自动化执行的步骤
- 体现数据分析能力，包括指标定义、数据驱动决策的案例
- 深入学习LLM和Agent技术原理，熟悉主流框架和评测方法
- 加强复杂业务流程的结构化拆解和建模练习，提升抽象思维
面试指南
- 采用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出具体行动和数据结果
- 从业务价值出发，强调AI如何解决真实痛点并提升效率/效果，避免纯技术讨论
- 展示系统思维，说明如何平衡自动化与人工干预，并用数据指标验证
- 请描述你如何设计一个品类营销AI Agent的工作流？从洞察到复盘的关键步骤是什么？
- 如何评估AI Agent在营销场景中的效果？你会定义哪些指标？
- 当Agent推荐与运营经验冲突时，如何设计human-in-the-loop机制？
- 你如何推动一个AI Agent场景从试点到规模化复制？
- 你跟踪过哪些LLM/Agent的前沿能力？如何将其应用到本岗位？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
薪资市场水准偏高，福利体系相对完善，能较好满足物质回报需求。
薪资信号偏高 (2.5千–4万/月)
成长发展
90较高
接触LLM/Agent等前沿技术在电商核心业务的落地，技能成长空间大，有明确的技术和业务挑战。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、Prompt设计
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确办公模式，电商行业节奏可能较快，工作生活平衡存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
用AI技术重构营销链路，提升效率与创新，属于高增长赛道，具有一定的行业推动意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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