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M&T事业部-AI产品经理/产品运营-杭州
M&T事业部-AI产品经理/产品运营-杭州
发布于 1 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
Ai产品经理
Prompt Engineering
Rag
Workflow
商业化设计
大模型应用
数据驱动
跨团队协作
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI技术驱动、商业化导向明确、成长空间广阔，但工作节奏与灵活性需实际确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
比AI产品经理中位数高
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 3810 个在招 · 其中AI产品经理 93 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
负责淘天集团旗下商家学习产品的AI化升级，将大模型与AI Agent技术融入教育场景，设计智能化学习路径与个性化推荐
需平衡商业变现与学习效果，通过数据驱动迭代，协同跨部门团队打造行业标杆级的商家赋能平台
最低要求
经验要求：3年以上产品经理经验，有教育/学习类产品或AI产品方向的完整项目经历
有从0到1搭建产品体系或主导产品重大升级的经历优先
AI产品能力：对AI产品有深度理解和实践经验，能够将大模型、AI Agent等能力转化为具体的产品方案
有AI产品的架构设计能力，理解Prompt Engineering、RAG、Workflow等核心技术的产品化路径
业务理解与抽象能力：能够快速理解电商经营的复杂业务场景，将分散的需求抽象为结构化的产品能力
具备从个案到体系、从需求到解决方案的抽象思维能力
商业敏感度：具备良好的商业判断力，能够在学习效果和商业目标之间找到最优平衡点
有付费产品或商业化产品设计经验者优先
用户洞察：擅长用户研究与需求挖掘，能够深入理解不同层级商家的学习痛点，设计出真正解决问题的产品方案，而非简单的功能堆砌
沟通与推动力：优秀的跨团队沟通与项目推动能力，能够在复杂组织环境中有效协调资源、推动项目落地
学习力与好奇心：对AI技术和教育创新保持持续的热情和探索欲，主动关注行业前沿趋势，能够将新认知快速转化为产品创新
工作职责
学习产品架构设计：基于对电商商家经营场景的深度理解，设计面向AI时代的学习产品体系，覆盖从认知升级到能力构建的完整学习旅程，让学习产品真正成为商家经营能力提升的引擎
AI产品创新：将大模型、AI Agent等前沿能力融入学习场景，设计智能化的学习路径、个性化内容推荐、实战模拟演练等创新产品形态，打造行业标杆级的学习体验
客户价值与商业价值平衡：深入洞察商家学习需求与付费意愿，在保障学习效果的前提下，设计可持续的商业模式，推动学习产品的规模化增长
跨团队协同：与课程教研、技术、运营、市场等团队紧密协作，从产品侧驱动学习中心整体能力的升级，确保产品规划与业务战略对齐
数据驱动迭代：建立学习产品的核心指标体系，通过数据分析持续优化产品体验，关注完课率、能力提升效果、NPS等关键指标，用数据指导产品方向
优先资格
有从0到1搭建产品体系或主导产品重大升级的经历优先
有付费产品或商业化产品设计经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型、AI Agent等前沿技术栈，产品创新空间大，个人技术视野与行业竞争力显著提升
- 背靠头部电商平台海量商家数据与真实经营场景，产品落地验证快，商业闭环清晰
- 跨部门协同机制成熟，能锻炼复杂项目管理与高阶商业谈判能力，履历含金量高
- 聚焦商家赋能与教育创新，社会价值与商业价值并重，职业成就感强
- 商业变现与学习效果存在天然张力，需在数据指标与用户体验间反复权衡，决策容错率低
- 大型互联网组织架构复杂，跨团队资源协调与推进阻力较大，对软技能要求极高
- 适合具备3年以上产品经验、对AI技术有强烈兴趣且擅长在复杂业务场景中寻找商业化突破口的复合型产品经理
缺点 / 挑战
- AI技术迭代极快，需持续跟进最新模型能力与产品范式，知识更新压力大
角色解读
- 纵向深耕：向资深AI产品专家或产品总监发展，主导更大规模的商业化AI产品矩阵
- 横向拓展：转向电商核心交易链路、商家增长或平台战略产品方向，积累全链路操盘经验
- 行业赋能：成为AI+教育/培训领域的复合型产品人才，具备独立孵化垂直SaaS或B端产品的能力
- 负责商家学习产品的整体架构设计与迭代，覆盖从需求洞察到上线运营的全生命周期
- 将大模型、AI Agent等前沿技术转化为可落地的产品功能，如智能学习路径规划与个性化内容推荐
- 建立并监控核心数据指标（完课率、NPS等），通过数据反馈持续优化产品体验与商业转化模型
- 协调教研、技术、运营等多方资源，确保产品规划与平台商家经营战略高度对齐
- 扎实的AI产品架构能力，熟悉Prompt Engineering、RAG、Workflow等技术原理及产品化落地路径
- 深度的业务抽象与商业化设计能力，能在教学效果与付费转化之间找到最优平衡点
- 出色的用户研究功底，能精准挖掘不同层级商家的学习痛点并转化为结构化解决方案
- 强大的跨团队协同与项目推动力，适应复杂组织环境下的资源整合与进度管理
申请策略
- 提前调研淘天集团商家生态现状与现有学习产品矩阵，面试时能提出针对性优化思路
- 准备1-2个AI产品失败或迭代受阻的案例，重点阐述复盘逻辑与后续改进动作
- 突出AI相关产品从0到1的完整案例，重点说明如何将大模型/Agent能力转化为具体功能与业务指标
- 量化展示商业化设计成果，如付费转化率提升、客单价增长或LTV优化等核心数据
- 强调跨部门协同经验，列举主导过的复杂项目及如何协调技术、运营、教研达成目标
- 附上用户研究报告或数据看板截图，证明具备扎实的用户洞察与数据驱动迭代能力
- 系统学习RAG架构、Workflow编排及主流大模型API集成方法，补齐AI工程化产品落地短板
- 深化B端/SaaS商业化模型知识，掌握定价策略、分层权益设计与ROI测算逻辑
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化陈述项目背景、个人角色、关键动作与量化产出
- 针对商业化问题，先界定核心矛盾（体验vs变现），再分阶段提出“免费引流-分层权益-增值服务”的阶梯模型
- 针对协同冲突，强调“目标对齐-数据说话-灰度验证-定期同步”的标准化推进流程
- 针对数据异常，展示“漏斗拆解- cohort分析-用户访谈-假设验证”的闭环排查逻辑
- 请分享一个你将大模型或AI Agent能力成功产品化的完整案例，过程中遇到的最大技术或业务瓶颈是什么？
- 如何在保障商家学习效果的前提下，设计可持续的付费商业模式？请给出你的框架
- 面对教研、技术、运营三方诉求冲突时，你如何制定优先级并推动项目按期落地？
- 如果某款AI学习产品的完课率连续两个月下滑，你会如何通过数据拆解定位问题并制定迭代策略？
职位点评
薪资福利82
成长发展92
工作生活65
使命价值78
薪资福利
82较高
该职位提供具有市场竞争力的薪酬包与完善的福利体系，能有效满足求职者对经济回报与稳定性的核心诉求。
薪资信号偏高 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
92较高
岗位深度绑定大模型与AI Agent前沿技术，提供丰富的技术实践场景与跨领域协作机会，极大促进专业能力跃迁。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agent、Prompt Engineering、RAG、Workflow
业务类型profit_center
工作生活
65中等
职位描述未明确提及弹性工时或远程政策，常规互联网节奏下工作强度适中偏上，通勤便利性取决于具体园区位置。
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
78中等
聚焦商家数字化成长与AI教育普惠，直接赋能实体经济经营者，具备明确的行业正向价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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