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M&T事业部-玩美生活 & 企业服务-AI商品运营
M&T事业部-玩美生活 & 企业服务-AI商品运营
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公品类运营
品类运营
Gmv增长
Llm
Rag
Sql
Text2Sql
商品运营
数据分析
知识库建设
评测体系
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
AI Native商品运营岗，技术前沿、成长性强、结果导向，WLB信息未提及。
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
3.5万
比品类运营中位数高
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 4100 个在招 · 其中品类运营 43 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 品类运营 · 54 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属阿里淘天集团M&T事业部，聚焦AI与商品运营的结合：一方面负责IP/趋势/品牌等核心货盘的运营与货盘结构优化，对GMV、动销、供给渗透等指标负责
另一方面设计AI Native运营工作流，推动Agent、知识库、Text2SQL数据Agent在选品诊断、商品优化、商家任务等场景落地
最低要求
经验门槛：本科及以上，3年以上电商/互联网商品运营、行业运营、产品运营或商业化运营经验
有完整的“数据分析→策略设计→落地拿结果”闭环经验
商品/商家运营理解：熟悉商品运营、选品盘货、商家分层、商业化渗透等运营方法论，理解商品—商家—消费者链路的关键抓手与指标体系
数据能力：熟练使用SQL独立取数与分析，具备构建分层模型、打分体系、指标口径的能力，能用数据驱动运营决策与效果验证
AI应用能力：理解并实践过LLM/RAG/Agent在业务场景的应用，有搭建评测集/评测基线、Agent workflow编排、知识库建设或Text2SQL数据Agent等其一的实际落地经验
对AI如何提升运营效率有自己的判断，而非停留在概念
软素质：结果导向、学习能力强、具备产品思维，能与算法/工程共创，把运营策略沉淀为可复用的产品能力或Skill
具备较强的跨团队协同与项目推进能力，能独立承接模块级目标，主导定义机制并拿到可量化结果
工作职责
商品数据基建与商品运营策略：负责行业核心商品运营链路（如IP/趋势/品牌SPU等），驱动差异化的商品运营动作与货盘结构优化，对行业核心货盘的GMV、商品动销、供给渗透等核心指标负责
AI能力在商品运营场景的落地：设计AI Native商品运营工作流，设计并推动Agent在选品诊断、商品优化、商家任务生成等场景的应用
建设行业知识库为Agent提供上下文引用，搭建评测基线与效能评测体系，持续迭代工具调用准确率与任务完成率
数据Agent与自助分析：沉淀行业数据口径为标准训练集与Skill，构建支持自然语言查询（Text2SQL）的数据Agent，降低行业/商家/小二的查数与报告门槛，推动AI小二工作台等一线工具的应用与迭代
跨团队协同推进：联动行业运营、产品、算法、数据等团队，定义需求、拉通链路、验证效果，推动AI商品运营方案从设计到落地闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Native落地的前沿场景，能亲手搭建Agent工作流与评测体系，积累稀缺经验
- 背靠成熟电商平台，货盘规模大、数据丰富，策略验证速度快
- 兼具商品运营、数据分析与AI应用三方面技能，复合成长性强
- 跨团队协同机会多，可与算法、产品、数据团队深度共创
- 需同时懂运营、数据与AI，跨界能力要求高，学习曲线较陡
- AI落地仍处探索期，方案需反复迭代与验证
- 适合有一定电商运营经验、数据能力强、对AI应用有实践热情，并希望在AI+运营交叉领域深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 对GMV等核心指标直接负责，结果导向压力较大
角色解读
- 向“AI+运营”复合型人才发展，积累Agent工作流搭建与评测体系经验
- 可进阶为AI产品经理、商业化运营负责人或数据运营专家
- 在大平台沉淀可复用的工具与方法论，形成长期能力壁垒
- 负责IP/趋势/品牌SPU等核心商品链路运营，优化货盘结构，对GMV、动销、供给渗透等指标负责
- 设计AI Native商品运营工作流，推动Agent在选品诊断、商品优化、商家任务生成等场景落地
- 沉淀行业数据口径，构建支持自然语言查询（Text2SQL）的数据Agent，降低查数与报告门槛
- 联动行业运营、产品、算法、数据团队，推动AI商品运营方案从设计到落地闭环
- 商品运营方法论：熟悉选品盘货、商家分层、商业化渗透及商品—商家—消费者链路指标
- 数据能力：熟练SQL独立取数，能构建分层模型、打分体系与指标口径
- AI应用能力：理解并实践过LLM/RAG/Agent，有评测集、Agent workflow、知识库或Text2SQL落地经验
- 跨团队协同与产品思维，能把运营策略沉淀为可复用的产品能力或Skill
申请策略
- 提前了解淘天集团AI商品运营与“AI小二工作台”等业务方向
- 面试中展现对“AI如何真正提升运营效率”的独立判断，而非停留在概念
- 突出“数据分析→策略设计→落地拿结果”的完整闭环案例，量化GMV、动销等结果
- 展示SQL取数、指标口径、分层模型与打分体系的建设经验
- 强调LLM/RAG/Agent/Text2SQL等实际落地项目，说明评测集与效能评估做法
- 体现产品化思维，把运营策略沉淀为工具或Skill的经历
- 补充Agent workflow编排与知识库建设的实操项目
- 熟悉Text2SQL与评测基线、效能评估体系的方法
面试指南
- 用STAR结构讲清背景、目标、动作与量化结果
- 先讲业务问题与指标，再讲方法与工具，最后讲结果与迭代
- 强调AI能力如何服务业务效率提升，突出闭环性与可复用性
- 你如何设计一个AI Native的商品运营工作流？关键环节有哪些？
- 你如何搭建Agent的评测基线与效能评测体系？
- 举一个你用数据驱动运营决策并拿到结果的案例
- 你如何理解商品—商家—消费者链路的关键抓手与指标体系？
- 你落地Text2SQL数据Agent时遇到过哪些难点，如何解决？
职位点评
薪资福利68
成长发展88
工作生活55
使命价值66
薪资福利
68中等
JD未披露薪资与福利细节，补偿性满足程度取决于最终offer沟通，岗位能力要求较高可作为议价支撑。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
88较高
岗位处于AI Native落地前沿，涉及Agent、评测体系、Text2SQL等稀缺技能，成长空间较大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、LLM、RAG、Agent、Text2SQL、知识库建设、评测基线
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、加班或WLB相关信息，生活方式满足程度难以判断，按中性评估。
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
66中等
电商为成熟行业，岗位以GMV与商业化结果为导向，社会价值中性，创新主要体现在AI应用落地。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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