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淘宝平台事业部-AI产品经理-阿里资产
淘宝平台事业部-AI产品经理-阿里资产
发布于 2 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
Ai Agent
B端产品
Llm
Rag
Sql
业务流程设计
提示工程
敏捷迭代
数据分析
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
核心业务AI产品岗，技术前沿、成长空间大、商业价值高，但工作节奏快、挑战与压力并存。
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
2.8万
比AI产品经理中位数低
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 65 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 99 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责在阿里资产业务中探索并落地AI Agent等前沿技术场景，主导从需求洞察、系统设计到端到端交付的全流程
你需要与技术和业务团队紧密协作，通过AI技术重塑业务流程，实现资产信息智能化处理与营销自动化，提升业务效率与净收入
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、信息管理、数学、统计等相关专业，有技术背景（曾从事开发、数据分析）转做产品的候选人优先
一年以上AI、数据平台、B 端复杂系统或金融科技领域经验，有成功的 AI 产品从 0 到 1 落地并产生显著业务价值的案例（需提供具体数据和场景描述），能在模糊环境中独立发现问题、定义问题并推动解决
深刻理解 LLM 的能力边界、幻觉问题、成本结构
熟悉 Agent 设计范式、RAG 架构、提示工程基本原理，能熟练运用 SQL 或数据分析工具进行自助式数据探索
能定义清晰的数据指标体系和实验方案
能与工程师流畅讨论技术可行性、架构取舍、性能瓶颈，理解 API、微服务、云基础设施的基本概念
擅长梳理复杂业务流，识别痛点和不合理环节，并能设计出兼顾效率与风控的新流程
适应快节奏、高不确定性的创业氛围，能在资源受限情况下找到突破口，对新技术保持好奇，能快速学习并应用到实际工作中，愿意接受失败，从中快速复盘成长
工作职责
场景洞察与价值定义
● 深入业务一线（如区域运营团队、策略中心），识别高价值、可标准化的 AI 落地场景（如资产信息智能化处理、营销自动化）
● 定义清晰的业务成功指标（如净收入提升、效率倍增、错误率降低），并与业务方达成共识
AI Agent 系统设计与流程再造
● 主导 AI Native 业务流程设计，拆解复杂任务为可被 Agent 执行的子任务，定义人机协同边界
● 与技术团队共同设计 Agent 的工作流、提示词策略、工具调用逻辑及异常处理机制
● 构建数据飞轮：设计用户反馈闭环，确保业务使用产生的数据能反哺模型优化
端到端交付与项目管理
● 在业务专项制下，担任或协同专项 PM，驱动产品、技术、运营接口人高效协作
● 建立敏捷迭代机制，通过 A/B 测试、灰度发布等方式快速验证效果，基于数据果断调整方向
技术理解与能力共建
● 保持对前沿 AI 技术（LLM、RAG、Agent 框架、多模态）的敏感度，评估其在资产业务中的适用性
● 参与技术选型讨论，从产品视角提供关于用户体验、可扩展性、维护成本的输入
● 沉淀 AI 产品方法论，通过案例分享、内部培训等方式，提升团队整体的 AI 认知和产品能力
跨部门协同与沟通
● 在矩阵式组织中，有效协调区域运营团队（执行侧）与策略中心/行业专家组（能力侧）的资源与期望
● 以清晰的书面和口头沟通，向不同背景的利益相关者（业务、技术、管理层）传达产品愿景、进展和权衡
优先资格
有不良资产管理、金融科技、供应链金融等行业背景
有搭建过 AI 中台、数据中台或大型 B 端 SaaS 平台的经验
熟悉 Azure、AWS 等云平台及其 AI 服务
有开源社区贡献或个人 AI 项目作品
具备基本的 Python 或 SQL 编程能力，能独立完成简单数据验证或原型开发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI技术落地最前沿，能深度参与LLM、Agent等核心技术在真实复杂业务场景中的应用
- 背靠庞大业务生态，拥有海量数据和丰富场景资源，极易产出有影响力的业务成果
- 接触顶尖技术团队，技术视野和产品方法论能得到极大提升，沉淀行业领先的方法论
- 业务场景复杂且处于高不确定性环境，需要极强的抗压能力和在资源受限下的破局能力
- AI技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习以跟上技术前沿，并处理技术幻觉等难题
- 适合具备一定技术背景、对AI充满热情、渴望在复杂业务场景中用AI重塑流程并具备强执行力的产品人才
缺点 / 挑战
- 跨部门协同矩阵复杂，沟通与推动落地的隐性成本较高，需要极强的横向领导力
角色解读
- 从AI产品专家向AI业务负责人或AI产品总监发展，深入理解产业与AI的结合点
- 成为懂技术、懂业务、懂管理的复合型AI领军人才，主导更大规模的AI Native业务变革
- 深入业务一线识别高价值的AI落地场景，定义业务成功指标并与业务方达成共识
- 主导AI Agent系统设计与业务流程再造，拆解复杂任务并定义人机协同边界
- 驱动端到端产品交付，通过敏捷迭代和A/B测试快速验证效果，基于数据调整方向
- 深刻理解LLM能力边界及Agent、RAG架构，能熟练运用SQL进行数据探索与指标构建
- 具备极强的业务梳理能力，能将复杂业务流转化为AI可执行的子任务并兼顾风控
- 拥有优秀的跨部门沟通与项目管理能力，能在高不确定性与资源受限环境中推动落地
申请策略
- 提前了解阿里资产业务及不良资产管理、金融科技等相关行业背景，思考AI在其中的落地场景
- 准备好应对高不确定性环境的案例，展现自己的抗压、复盘与快速学习能力
- 重点突出从0到1成功落地AI产品的具体案例，包含业务场景、技术方案及量化业务价值
- 展示对LLM、Agent、RAG等技术的深刻理解及实际运用经验，体现技术敏感度
- 体现复杂业务流程梳理与重构的能力，以及跨部门协同推动项目落地的实际成果
- 深入学习Agent设计范式与提示工程，掌握主流大模型的能力边界与成本结构
- 提升SQL及数据分析能力，能够独立进行数据探索与指标体系构建，用数据驱动决策
- 了解微服务、API及云基础设施的基本概念，提升与技术团队的沟通效率与架构探讨能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出数据指标和最终带来的业务价值
- 技术问题上，采用“原理理解-边界认知-场景适配-成本权衡”的逻辑框架进行解答
- 协同问题上，强调目标对齐、机制建立与利益共赢，展现横向推动力
- 请分享一个你从0到1落地AI产品的完整案例，遇到了哪些技术或业务挑战？
- 如何评估LLM在特定业务场景中的适用性？如何处理幻觉和成本问题？
- 在矩阵式组织中，如何协调区域运营团队与策略中心的资源冲突？
- 请描述你如何设计一个AI Agent的工作流及提示词策略？
- 深入了解阿里资产的业务模式及痛点，准备1-2个针对性的AI落地构想与解决方案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
核心业务AI产品岗，薪资具备市场竞争力，福利体系完善，但具体薪资因职级和绩效而异。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
90较高
处于AI技术最前沿，能深度参与大模型及Agent在复杂业务中的落地，技术成长与业务视野拓展空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、提示工程、SQL、Python、API、微服务
成长机会内部培训、案例分享、沉淀 AI 产品方法论
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD明确要求适应快节奏、高不确定性的创业氛围，且未提及WLB或弹性工作，工作强度预计较大。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
推动AI技术在传统资产与金融领域的落地，具有一定的行业创新价值，但主要偏向商业效率提升。
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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