阿里巴巴
阿里云智能-AI Native 供采产品专家-杭州
阿里云智能-AI Native 供采产品专家-杭州
发布于 22 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产品经理
Prompt工程
Rag
产品架构
供应链
大模型(Llm)
跨团队协作
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
AI赋能供应链的前沿产品岗，技术挑战与业务价值并重，发展性强但WLB需自评估。
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
4.8万
比AI产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2790 个在招 · 其中AI产品经理 63 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 94 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责运用大模型、Agent等AI Native技术，重构与优化阿里的供应链产品体系
你需要主导从需求洞察、产品规划到开发落地的全流程，将AI能力深度融入供应链的资源管理、交付履约等核心环节，打造人机协同的下一代智能化产品
最低要求
年以上平台产品经验，其中至少1年AI产品或AI与业务深度融合的实践经验
具备供应链管理全局视角和端到端执行链路的产品规划能力
有离散硬件制造供应链经验优先
有从0到1搭建端到端供应链产品体系及运营管控体系的经验
具备企业级资源管理系统的研发或实施经验，拥有完整的产品架构能力，能独立完成产品定义、规划、设计及组织实施，提出具有创造性的解决方案
能够跨产品域协同并推动项目落地，具备出色的跨团队、跨部门资源整合与项目推进能力
能够通过深入的用户研究抽象产品核心价值与差异化特征，对产品中长期发展有清晰规划和前瞻判断
精通产品技术架构，能对整体技术方向进行规划并推动性能与效率优化
深入理解大模型（LLM）、RAG、Agent、Copilot等AI技术的能力边界与应用范式，能将AI能力转化为可落地的产品方案
具备AI产品设计，能准确判断业务场景中适合AI介入的环节，设计合理的人机协作模式与兜底策略
关注AI行业前沿动态（多模态、MCP、Function Calling、Agentic Workflow等），能前瞻性规划AI能力融入产品的路径与节奏
熟悉云计算的业务模式、系统架构和解决方案者优先
工作职责
业务洞察和需求分析
运用AI Native技术（大模型、智能预测等）辅助需求洞察与经营决策，识别可被AI重构的业务流程和用户场景
主导资源规划、供应管理和交付履约的全链路产品方案，提升供应链整体运营效率
产品规划和设计
基于阿里云整体产品战略和内部业务流程，制定本业务域的产品规划与迭代演进路线图
以AI Native理念驱动产品设计，将大模型、Agent、智能决策等AI能力深度融入供应链平台核心流程，打造人机协同的新一代供应链产品
规划AI Agent工作流与智能体架构，设计AI辅助决策、智能调度、自动化执行等创新产品能力
产品开发管理
推动AI能力的工程化落地，协同算法和研发团队完成模型接入、Prompt工程、效果评估等环节的产品化闭环
统筹产品开发的项目管理，把控关键里程碑节点，协调多端多场景的适配与支撑，整合资源推动产品方案落地
产品改进和风险管理
建立AI产品效果度量体系，持续跟踪AI功能的准确性、可靠性和用户体验，迭代优化AI能力的业务价值与ROI
持续关注用户反馈和使用体验，合理安排需求优先级，推动产品迭代和新功能孵化，优化产品的稳定性、安全性、性能和成本
主导产品合规与风险防控，排查治理数据安全、合规、廉正、资损等各类隐患，保障日常业务与服务质量
优先资格
有离散硬件制造供应链经验优先
熟悉云计算的业务模式、系统架构和解决方案者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：能深度接触和应用大模型、Agent等最新AI技术，并将其应用于核心业务，技术成长空间大
- 业务价值高：供应链是企业的核心环节，通过AI提效降本，工作成果直接影响业务价值，成就感强
- 平台与资源：背靠阿里云与阿里巴巴，拥有强大的技术底座、数据资源和业务场景支持产品创新
- 技术融合难度高：将前沿AI技术稳定、可靠地融入复杂的企业级供应链系统，对产品和技术综合能力要求极高
- 业务复杂度大：供应链涉及全链路，业务逻辑复杂，需要快速学习和理解深刻的行业知识
- 跨域协同复杂：需要协调算法、研发、业务等多方团队，对沟通和项目管理能力是巨大考验
- 适合拥有扎实AI技术背景、同时具备供应链或企业级复杂系统产品经验的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 你乐于接受挑战，追求用前沿技术解决复杂业务问题，并渴望在大型平台上打造有影响力的智能化产品
角色解读
- 成为AI与供应链融合领域的产品专家，深耕垂直行业解决方案
- 向产品负责人或技术专家方向发展，负责更大业务范围的产品战略与创新
- 凭借对前沿AI技术的洞察和业务理解，可转向更核心的技术产品战略岗位
- 负责运用大模型等AI技术，识别和重构供应链业务场景，设计端到端的智能化产品方案
- 制定产品的中长期规划，将AI Agent、智能决策等能力深度集成到供应链核心流程中，提升运营效率
- 推动产品从规划到开发的全流程，协调算法、研发等多团队，确保AI能力的工程化落地和效果评估
- 深度的AI技术理解与产品化能力，特别是大模型、Agent、RAG等技术的应用边界和设计范式
- 全局的供应链管理知识和产品规划能力，能设计端到端的解决方案
- 出色的产品架构、跨团队资源整合与项目管理能力，能独立负责复杂产品线的规划与落地
申请策略
- 深入研究阿里云智能的产品矩阵和AI战略，理解该职位在其中的定位和可能面临的挑战
- 思考并准备一个关于“如何用AI重构某个供应链环节”的具体方案思路，这能体现你的业务洞察和技术产品化能力
- 面试时准备好具体案例，清晰讲述你是如何平衡AI创新性与产品稳定性、业务价值与技术风险的
- 重点突出1年以上的AI产品实践经验，详细描述你如何将大模型等技术应用到具体业务场景并带来价值
- 详细阐述你从0到1或端到端负责过的复杂系统产品经历，尤其是供应链、资源管理或企业服务类产品
- 强调你对大模型、Agent等技术的理解深度，以及与研发团队协作完成AI能力工程化落地的案例
- 展示你主导过的需求分析、产品架构设计、跨团队资源整合以及项目推动能力
- 系统学习或深化对大模型应用范式（如RAG、Agent、Function Calling）的理解，并关注如MCP等新框架
面试指南
- 回答技术和场景问题时，采用“业务背景 - 技术选型与原因 - 具体应用方案 - 效果评估与反思”的结构
- 回答产品规划和管理问题时，采用“目标定义 - 关键挑战 - 策略与执行（如何协调、推动）- 结果与复盘”的结构
- 对于技术理解问题，要展现深度，不仅说出概念，更要说明其适用场景、局限性以及在产品中如何扬长避短
- 请结合一个具体例子，说明你如何将大模型技术应用到一个业务产品中，并解决了什么实际问题？
- 如果让你为一个复杂的供应链场景（如全球资源调度）设计AI Agent工作流，你会如何思考和规划？
- 描述一个你从0到1或主导过的重要产品项目，你是如何进行产品规划、协调多方资源并确保项目落地的？
- 你对RAG、Agent等技术有哪些深入的理解？在产品设计中，你如何判断一个环节是否适合引入AI？
- 你如何看待AI在供应链领域应用的风险和挑战？在产品中如何设计相应的保障或兜底策略？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
作为大型上市科技公司的岗位，薪资福利体系通常较为完善且具有市场竞争力，但JD未披露具体薪资。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
90较高
该职位处于AI与供应链交叉的前沿领域，技术挑战性强，能深度参与企业核心业务的智能化升级，提供极高的技能成长和项目实践价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型(LLM)、RAG、Agent、Copilot、Agentic Workflow、Function Calling、Prompt工程
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未提及具体工作模式、通勤或WLB相关信息，工作节奏可能受业务复杂度和项目压力影响。
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
80较高
通过AI技术革新传统供应链管理，提升企业运营效率，具有明确的业务创新价值和行业推动意义。
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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