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智能算法产品事业部-AI搜索产品专家-杭州
智能算法产品事业部-AI搜索产品专家-杭州
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
AI产品经理
Ab实验
Llm
Nlp
Prompt Engineering
Rag
产品策略
搜索产品
数据分析
电商
AI 估算 · 30k–50k
AI搜索为热门方向，阿里平台加持，薪资竞争力强；产品专家级别对应P7，综合年薪可观。
职位详情
关于这个职位
作为淘宝搜索的AI产品专家，你将负责将大模型能力落地到电商搜索场景，推动生成式搜索体验的优化与迭代
你需要协调算法、工程等团队，通过数据驱动和AB实验持续提升用户转化与满意度
这个岗位适合对AI+电商有热情、具备产品思维和数据分析能力的候选人
最低要求
经验背景：
本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业优先
年搜索或推荐或AI相关应用领域的经验，有C端产品实战经历
核心能力：
懂大模型：对LLM底层逻辑、Prompt Engineering、RAG架构有较好理解，有过将大模型应用到搜索/推荐或其他C端真实业务的经历
会做增长：能从数据中找到增长抓手和空间，能独立设计并验证产品策略
逻辑清晰：善于从复杂业务中抽象核心问题，具备系统化思维，能在不确定性中找到方向
数据敏感：搭建AI搜索的评估体系，能基于数据分析定位问题、找到优化机会，用数据洞察驱动模型迭代与产品优化
软性素质：
对大模型和电商有自己的理解，乐于用大模型解决工作中遇到的问题，提升效率，积极探索新技术
沟通顺畅、推动力强，能在跨团队（算法、工程、设计、运营）协作中独立拿到结果
工作职责
搜索AI产品的迭代落地：聚焦淘宝搜索的功能迭代与体验优化，结合LLM能力与电商用户心智，把产品想法拆解为可执行的方案并推动上线，对功能效果负责
生成式搜索体验的探索与打磨：参与生成式导购、多模态检索等创新产品的设计与落地
围绕"模糊意图识别 → 结构化/生成式结果呈现"，优化用户的购买决策路径，提升复杂查询下的满意度与转化
需求增长与业务结果驱动：挖掘搜索场景下的用户与业务需求，识别增长机会点，设计能带动核心指标增长的产品策略，并通过AB实验验证、迭代，持续放大业务价值
技术与商业的结合：理解LLM、NLP、RAG、Agent等技术的能力与边界，与算法、工程团队紧密配合，把技术能力转化为可落地的产品价值，同时兼顾用户体验、算力成本与商业化效率
数据驱动的产品闭环：参与搭建AI搜索的评估体系，既看核心交易指标，也关注AI生成质量
用数据洞察驱动模型迭代与产品优化，形成"上线—衡量—改进"的正向循环
优先资格
加分项：
有电商搜索、导购类产品的策略经验
对Agent（智能体）工作流有研究和实践经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI+电商最前沿，接触LLM、RAG等技术在真实大规模场景的应用，技术成长快
- 阿里平台提供海量数据与丰富场景，个人影响力大
- 薪资福利有竞争力，职业背书强
- 电商搜索业务复杂，需同时兼顾用户体验、转化与成本，决策难度大
- AI技术迭代快，需持续学习，保持技术敏感度
缺点 / 挑战
- 跨团队协作多，对沟通推动力要求高，可能面临较大工作压力和不确定性
- 适合对AI产品有热情、有搜索/C端产品经验、喜欢挑战并能在不确定性中推进业务的候选人
角色解读
- 在AI搜索领域深耕，成为AI产品专家，可向大模型产品负责人方向发展
- 依托阿里生态，可横向拓展至广告、推荐、导购等业务
- 掌握前沿技术+业务落地能力，未来可转型AI产品总监或独立创业
- 负责淘宝搜索AI产品的功能迭代，将LLM能力落地到搜索场景，提升用户体验与转化
- 参与生成式导购、多模态检索等创新产品设计，优化用户购买决策路径
- 基于数据分析和AB实验验证产品策略，驱动搜索核心指标增长
- 与算法、工程团队协作，平衡用户体验与算力成本，推动技术商业化
- 熟悉LLM、RAG、Agent等大模型技术，能理解技术边界并转化为产品方案
- 具备搜索/推荐/C端产品经验，有数据敏感度和增长思维
- 逻辑清晰，能从复杂业务中抽象核心问题，并推动跨团队协作
- 熟悉AB实验设计，能够通过数据驱动产品迭代
申请策略
- 投递前了解淘天搜索团队的产品方向，在面试中展现对大模型与电商结合的思考
- 突出C端搜索/推荐产品经验，特别是LLM应用于真实业务的项目案例
- 展示数据分析能力，如利用AB实验优化指标的具体成果
- 强调跨团队协调和推动能力，用实例证明能拿结果
- 深入理解RAG和Agent工作流，尝试搭建小项目
- 学习电商搜索相关指标体系，了解如何衡量生成式搜索质量
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），先说明背景，再讲你的具体做法和量化结果
- 强调以用户为中心，先定义问题，再设计解决方案，并用数据验证
- 展示技术理解和业务思维结合，说明技术如何为业务服务
- 如何将LLM用于搜索场景？请举例说明
- 如何设计AB实验来评估生成式搜索的效果？
- 搜索用户模糊意图时，如何平衡精准结果与探索性？
- 如果大模型生成结果有误，你如何从产品层面缓解风险？
- 你如何衡量AI搜索产品的成功？
职位点评
68
综合评分
阿里核心业务AI产品专家，前沿技术+高薪资，但需现场办公且无WLB信号。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长和职业发展、对AI与电商结合感兴趣，且能适应一定工作强度的求职者。
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88
工作生活40
使命价值65
薪资福利
70中等
阿里巴巴作为互联网巨头，薪资水平在行业内具有较强竞争力，且提供稳定的大平台和较好的福利体系，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
88较高
该职位聚焦LLM、RAG、Agent等前沿技术，提供在真实大规模电商场景中应用和创新的机会，对个人技术成长和职业发展有显著助力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、NLP、Prompt Engineering、AB实验
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位要求现场办公，未提及弹性工作或远程；电商大厂通常工作节奏较快，但JD未明确加班情况，生活平衡较难保证。
工作模式仅现场办公
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
65中等
电商AI搜索直接影响海量用户的购物体验，具有较高的业务价值和行业影响力，但社会意义相对中性。
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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