阿里巴巴
千问办公-AI产品经理-搜问
千问办公-AI产品经理-搜问
发布于 大约 13 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产品
Llm
Mcp
Rag
产品管理
搜索
数据分析
知识管理
问答
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里AI产品经理，前沿技术栈，发展空间大，但工作强度可能较高。
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
40K
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 1730 个在招 · 其中AI产品经理 45 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 81 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴千问办公团队的AI产品经理，你将主导AI搜问产品的定义与落地，利用大模型技术重新定义企业知识的获取与消费方式
你将负责核心产品建设、链路优化、智能化能力探索，并深入企业场景打造规模化产品能力
该职位要求对LLM、RAG等技术有深入理解，并具备AI Native的实践能力
最低要求
本科及以上学历，3年以上产品经验，有搜索、问答、知识管理、Agent 或大模型应用方向产品经验优先
对 LLM、RAG、Search / Retrieval、排序、Agent、MCP、Skills、Memory、Context Engineering 等技术有较好理解，能够与算法和工程团队深入讨论技术方案和取舍
AI Native 且 hands-on（这是我们最看重的能力）：深度使用主流 AI 产品和 AI Coding 工具，能够通过 Prompt、API、MCP、简单脚本或 Prototype 快速验证产品假设，而不是仅依赖研发完成产品探索
具备较强的数据敏感度和效果意识，能够定义 AI 产品指标和评测体系
有搜索/推荐效果优化、RAG 优化、大模型评测经验优先
具备较强的产品抽象和问题拆解能力，能够从复杂企业需求中识别核心问题，并判断哪些能力应该沉淀为平台能力
具备优秀的执行力、项目管理和跨团队推动能力，能够在不确定环境中快速定义方向、推动协作并拿到结果
具备强烈的技术好奇心和自驱学习能力，持续关注 AI 前沿技术和产品趋势，并能够将技术变化转化为产品机会
工作职责
负责 AI 搜问核心产品建设
负责 AI 搜问产品的研究、设计与落地，聚焦 IM 消息、文档知识库、企业应用等复杂数据场景下的自然语言问答与知识检索，对 Retrieval 效果、回答质量、用户体验与业务结果负责
推动 AI 搜问核心链路持续优化
主导知识处理、检索召回、排序、Context 构建、答案生成等核心链路的产品定义，与算法、工程团队紧密协同，将模糊业务目标转化为清晰产品方案和可量化指标，持续推动效果优化
探索 AI 时代企业知识智能化能力
围绕 AI 时代用户获取和使用企业知识的新方式，规划知识理解、检索增强、智能问答及智能应用相关能力建设，推动搜问产品形态演进，为用户和企业场景提供更准确、更高效的知识服务
深入企业场景，打造规模化产品能力
深入理解企业客户和真实业务场景，从会议、项目协作、客户服务、业务决策等需求中抽象共性能力，形成可复用的平台能力和行业解决方案，避免单点定制
建立 AI 产品效果评测与迭代闭环
通过线上数据、用户反馈、客户共创和 Bad Case 分析，建立 Retrieval、Answer、Citation、用户信任等评测体系，形成“评测—归因—优化—验证”的持续迭代机制
推动复杂项目落地
负责跨算法、工程、设计、业务团队协作，拆解 Roadmap，明确 MVP 和里程碑，管理依赖和风险，在高度不确定的 AI 产品环境中快速验证方向并推动结果落地
优先资格
有 Enterprise Search、知识库、RAG、Agent 平台相关经验
有 MCP、Skill、Agent、AI Coding 实践经验
有 Eval 体系、Benchmark 或 Bad Case 分析体系建设经验
有大型企业 ToB 产品或复杂项目落地经验
有可验证的 AI 产品、个人项目或开源作品
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台大，资源丰富，AI技术积累深厚
- 薪资福利优厚，职业发展路径清晰
- 工作强度大，可能面临快速迭代和高压环境
- 技术复杂度高，需要持续学习最新AI技术
- 跨团队协作要求高，需要较强的沟通和推动能力
- 适合对AI产品有热情、具备技术背景和产品思维、能在不确定环境中快速行动的求职者
缺点 / 挑战
- 岗位处于AI前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔
角色解读
- 在AI产品领域深耕，成为企业知识智能化方向的专家
- 向产品负责人或AI产品总监方向发展，管理更大团队
- 有机会参与定义企业知识基础设施，影响行业标准
- 负责AI搜问产品的整体规划与设计，聚焦企业知识问答场景
- 与算法、工程团队协作，优化检索、排序、生成等核心链路
- 深入企业客户场景，抽象共性需求，打造可复用的平台能力
- 建立产品评测体系，通过数据驱动持续迭代优化
- 深入理解LLM、RAG、搜索等AI技术，能与技术团队高效沟通
- 具备AI Native的实践能力，熟练使用Prompt、API、MCP等工具
- 强大的数据敏感度和效果分析能力，能定义产品指标
- 优秀的产品抽象和项目管理能力，能推动跨团队协作
申请策略
- 了解阿里巴巴的企业文化和AI战略，在面试中展现契合度
- 准备一个AI产品案例，展示从0到1的产品思维和落地能力
- 突出AI产品相关经验，特别是搜索、问答、知识管理项目
- 强调对LLM、RAG等技术的理解和实践，展示技术深度
- 展示数据驱动和效果优化的案例，体现产品思维
- 提及AI Coding工具的使用经验，体现AI Native能力
- 深入学习RAG、Agent、MCP等前沿技术，并动手实践
- 提升数据分析能力，学习如何构建评测体系
面试指南
- 用STAR法则回答项目经验，突出你的角色和成果
- 结合具体技术细节，展示对LLM、RAG等技术的深入理解
- 强调数据驱动和迭代思维，体现产品经理的核心能力
- 请描述一个你主导的AI产品项目，如何定义需求和衡量效果？
- 如何优化RAG系统的检索效果？请举例说明
- 你如何理解企业知识管理中的Context Engineering？
- 面对不确定的AI产品方向，你如何制定Roadmap并推动落地？
- 请分享一个你使用AI Coding工具提升效率的实例
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴提供有竞争力的薪资和福利，但具体薪资未在JD中披露，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
该职位处于AI前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔，发展性动机得到高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、MCP、Search、Retrieval、Context Engineering
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在杭州，但JD未提及弹性工作或远程，可能工作强度较大，生活化动机满足一般。
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
70中等
该职位致力于用AI重塑企业知识管理，具有较高的行业前景和社会价值，但JD未明确使命导向。
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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