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阿里健康-AI电商产品经理-杭州
阿里健康-AI电商产品经理-杭州
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
A/B实验
Aigc
Ai产品经理
Prompt工程
Rag
Sql
大语言模型
数据分析
智能Agent
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
头部企业AI电商产品岗，技术前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但工作节奏与WLB情况未明确。
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
3.5万
与AI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 2990 个在招 · 其中AI产品经理 64 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 98 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里健康AI智能辅助方向的客服产品及电商场景AI助手的规划与建设，利用大模型技术赋能客服工作流与电商运营
通过构建自动化任务流与智能决策系统，提升人效并量化评估AI功能效果
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能相关专业优先，有AI客服产品完整落地经验与成功案例优先
熟悉大语言模型技术栈（Prompt工程、RAG检索增强、SFT微调、Agent流程编排、skills），具备AI Copilot类助手、智能客服、AI工具提效或AIGC生成类产品的实际落地经验
数据分析能力与总结能力强，通过数据分析优化产品，熟练使用sql优先
能力有一定的产品经验和思考体系
用户直觉敏锐，有较好的条理性和思考能力，灵活性好，学习能力强，具备优秀的沟通表达能力&协同能力、具备产品创新意识及商业敏感性
工作职责
主导AI智能辅助方向的客服产品规划与建设，AI在客服工作流的深度赋能（SOP、托管、AI助手），主导建设AI为核心的下一代智能工作台，向自助决策、人机协同的智能体推进
打造面向电商场景的AI助手，覆盖如商品运营、素材生成、智能分析、商家机器人等核心工作流，在电商运营中的落地应用
基于Prompt工程、RAG、智能Agent、skills等技术的AI产品解决方案，通过构建自动化任务流与智能决策系统，实现人效显著提升
建设数据分析与产品分析体系，设计A/B实验体系，量化评估AI功能效果
优先资格
计算机、人工智能相关专业优先
有AI客服产品完整落地经验与成功案例优先
熟练使用sql优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与电商结合的爆发期，能够积累大模型在真实复杂业务场景中的落地经验，技术壁垒高
- 依托阿里健康的庞大业务体量，产品能产生显著的业务价值与人效提升，履历含金量高
- AI技术迭代极快，需要持续保持对前沿技术（如Agent、RAG新进展）的学习与敏感度
- 适合具备大模型产品落地经验、对AI技术有深刻理解且渴望在电商/健康垂直领域打造标杆AI产品的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 跨部门协同与推动AI在复杂客服及电商工作流中的落地，面临较高的沟通成本与业务阻力
角色解读
- 纵向可发展为AI产品专家或AI产品总监，主导更大规模的AI商业化落地
- 横向可拓展至电商核心业务线，成为懂AI与电商业务的复合型业务负责人
- 负责阿里健康AI智能客服及电商场景AI助手的规划与落地，推动AI在客服工作流和电商运营中的深度赋能
- 基于大语言模型技术（Prompt、RAG、Agent等）设计自动化任务流与智能决策系统，提升业务人效
- 搭建数据分析与A/B实验体系，量化评估AI产品效果并持续迭代优化
- 深入理解大语言模型技术栈，具备Prompt工程、RAG、Agent流程编排等AI产品的实际落地经验
- 具备扎实的数据分析能力，熟练使用SQL，能通过数据驱动产品优化
- 拥有敏锐的用户直觉与商业敏感性，具备优秀的跨团队沟通协同与项目推进能力
申请策略
- 提前体验阿里健康及淘宝/天猫的现有AI客服与商家工具，思考其优化空间并形成自己的产品见解
- 重点突出AI客服、智能助手或AIGC产品的从0到1落地经验，量化展示人效提升或业务指标改善的数据
- 详细描述在Prompt工程、RAG、Agent等技术栈上的具体应用方案及解决的业务痛点
- 展现通过数据分析与A/B实验驱动产品迭代的完整闭环案例
- 深入学习大模型前沿技术，特别是Agent编排、RAG优化及SFT微调的原理与产品化应用
- 提升SQL及数据分析能力，掌握更高级的数据归因与实验设计方法
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出“行动”中的技术选型与产品机制设计，以及“结果”的数据量化
- 业务价值导向：在回答技术问题时，始终将技术实现与业务指标（如人效提升、转化率、成本降低）挂钩
- 请分享一个你主导的AI客服或AI助手产品落地案例，遇到了哪些技术或业务挑战，如何解决的？
- 在构建基于RAG或Agent的智能工作流时，如何评估和优化其准确率与响应延迟？
- 如何设计A/B实验来量化评估一个AI功能（如素材生成或智能分析）对电商运营人效的实际提升？
- 面对大模型幻觉问题，在客服或商品运营场景中，你会采取哪些产品机制来兜底和降低风险？
- 梳理过往项目中大模型技术栈的应用细节，准备好应对技术深度与产品边界问题的追问
- 了解阿里健康当前的业务痛点及电商AI产品的行业现状，准备1-2个具有建设性的产品优化提案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为头部企业的AI核心产品岗，薪资具备较强市场竞争力，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位深度涉及大模型前沿技术在电商与客服场景的落地，技术成长空间大，且处于AI应用爆发的核心赛道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Prompt工程、RAG、SFT微调、Agent流程编排、skills、大语言模型、SQL、A/B实验
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，无法准确评估工作强度与办公灵活性。
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
75中等
AI赋能电商与健康客服，具有提升行业效率的积极意义，但JD未明确强调社会价值或使命感。
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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