智能算法产品事业部-AI产品经理（淘天电商知识库方向）-搜索AI基建产品

优缺点分析

角色解读

• 可向资深AI产品经理或AI产品专家方向发展，主导更复杂的AI基础设施平台建设
• 长期可转型为AI业务线负责人或商业化产品总监，统筹AI技术与电商业务的深度融合
• 规划并落地淘天集团电商知识库与数据语义层产品，打通商品、类目、品牌等数据资产
• 设计核心模块以支撑搜索、推荐、广告等多业务线的AI应用
• 建立知识质量指标体系，协同算法与工程团队持续优化RAG服务输出效果
• 精通AI产品方法论，熟悉LLM、RAG、Agent等技术原理与应用边界
• 具备极强的系统抽象与逻辑分析能力，能将复杂业务需求转化为标准化产品方案
• 熟练掌握数据分析工具，能通过数据驱动产品迭代与体验优化

申请策略

• 提前研究淘天集团最新AI应用（如千问助手、阿里妈妈AI广告），了解其痛点与机会点
• 准备1-2个完整的AI产品案例，重点阐述技术选型依据与业务价值闭环
• 关注公司AI战略方向，展现对电商知识资产化的深度思考
• 突出过往AI产品从0到1落地经验，重点展示RAG、Agent或知识图谱相关项目成果
• 量化数据指标提升效果（如准确率、召回率、覆盖率），体现数据驱动决策能力
• 强调跨部门协同与复杂业务抽象能力
• 深入学习LLM底层原理及Prompt Engineering、向量数据库等RAG核心技术栈
• 掌握Cursor/Claude Code等AI辅助编程工具，提升原型验证效率

面试指南

• 采用STAR法则结构化陈述项目背景、目标、行动与结果
• 针对技术评估问题，先讲清楚指标定义与数据采集链路，再说明A/B测试与人工标注结合的优化策略
• 针对多业务冲突，强调“求同存异、分层抽象、核心收敛”的产品架构思维
• 请分享一个你负责的AI产品从0到1落地的完整案例，遇到的最大挑战是什么？
• 如何评估和优化RAG系统的知识准确率与召回率？
• 面对多业务方对同一知识服务的不同诉求，你会如何进行优先级排序与架构设计？
• 复习LLM、RAG、Agent的核心原理与业界最佳实践，准备相关技术名词的业务化解释
• 梳理过往项目中关于数据治理、知识图谱构建的具体细节