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淘宝闪购-多模态搜索产品专家-图搜方向
淘宝闪购-多模态搜索产品专家-图搜方向
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
即时零售
向量检索
图搜
多模态大模型
多模态搜索
搜索策略
生成式Ai
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
聚焦多模态与生成式AI的前沿搜索产品岗，技术成长空间大，业务价值高，但工作节奏与WLB情况未明确。
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 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3130 个在招 · 其中AI产品经理 70 个
市场机会
选择面较广
上海 · AI产品经理 · 88 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责淘宝闪购的多模态搜索产品建设，核心聚焦图搜、AI意图理解等创新搜索形态，提升用户找货效率
你需要深入理解即时零售场景，联动算法与工程团队，推进图搜及生成式AI在搜索导购场景的全链路落地与持续迭代
最低要求
-5 年互联网产品经验，有搜索、推荐、AI 产品相关背景
具备扎实的搜索产品基本功，熟悉搜索全链路（query 分析、召回、排序、结果展示、导购转化），对搜索策略、用户体验、商业目标有系统理解
有图搜、多模态搜索或 AI 搜索产品实践经验，了解图像识别、向量检索、多模态大模型等技术原理，能与算法/工程团队高效对话
具备良好的数据敏感度和实验意识，能基于数据与用户反馈制定产品方案并推动落地
目标导向、逻辑清晰、沟通协作能力强，能在复杂业务与多团队环境中推动项目交付
工作职责
负责淘宝闪购多模态搜索产品能力建设，以图搜为核心抓手，覆盖拍照搜、以图搜图、AI 意图理解、语音搜索等创新搜索形态，提升用户找货效率与搜索转化
深入理解即时零售与本地生活场景下的用户搜索需求，结合商品、门店、SKU 等多维供给，设计并优化图搜链路中的意图识别、结果召回、排序策略及结果表达
联动算法、工程、设计、运营等多团队，推进图搜/AI 搜索从策略定义、能力建设到产品上线的全链路落地，持续迭代搜索体验与核心指标（CTR、CTVR、转化率、用户满意度等）
探索生成式 AI 在搜索导购场景的应用，优化 query 理解、智能联想、结果解读、导购引导等环节，提升搜索的智能化与人性化体验
建立多模态搜索的数据观测与评估体系，通过用户研究、A/B 实验、bad case分析等手段驱动产品持续迭代
优先资格
有本地生活、即时零售、电商大厂图搜/多模态搜索产品经验者优先
同时具备 AI 搜索、语音搜索、智能导购产品经验者优先
对生成式 AI、多模态大模型在搜索场景的应用有深入实践或独到理解者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与搜索结合的前沿领域，生成式AI和多模态大模型的应用能极大提升个人技术视野与产品能力
- 依托淘宝闪购和即时零售场景，业务增长潜力大，产品落地后能直接看到对核心业务指标的贡献
- 平台资源丰富，能接触到海量数据与顶尖的算法/工程团队，利于个人能力跃升
- 多模态搜索和生成式AI属于前沿探索，技术落地存在不确定性，需要较强的抗压能力和试错耐心
- 适合对AI技术有热情、具备扎实搜索产品基本功，且希望在即时零售/本地生活赛道深耕的中高级产品经理
缺点 / 挑战
- 需要联动算法、工程、设计、运营等多个团队，跨团队沟通与项目推进的复杂度较高
角色解读
- 可向多模态搜索/AI产品专家方向深耕，成为搜索与AI交叉领域的资深产品专家
- 随着经验积累，可转型为搜索产品负责人或业务线产品总监，统筹更大范围的搜索与导购体验
- 负责淘宝闪购的多模态搜索产品建设，核心聚焦图搜、AI意图理解、语音搜索等创新形态，提升用户找货效率
- 深入即时零售与本地生活场景，优化图搜链路中的意图识别、召回、排序及结果表达
- 探索生成式AI在搜索导购场景的应用，联动算法与工程团队推进全链路落地与数据评估
- 扎实的搜索产品基本功，熟悉query分析、召回、排序等搜索全链路及策略设计
- 了解图像识别、向量检索、多模态大模型等技术原理，能与算法团队高效对话
- 具备数据敏感度与实验意识，能通过A/B实验和bad case分析驱动产品迭代
申请策略
- 在简历或面试中展现对即时零售和本地生活场景用户痛点的深刻洞察，说明搜索如何赋能业务
- 重点突出在搜索、推荐或AI产品方面的实际项目经验，特别是图搜、多模态或生成式AI的落地案例
- 展示对搜索全链路的深刻理解，提供通过策略优化显著提升CTR、转化率等核心指标的数据证明
- 强调跨团队协作能力，描述如何与算法/工程团队高效配合，推动复杂项目从0到1或从1到10的落地
- 提前了解多模态大模型、向量检索、图像识别等底层技术原理，确保面试时能与算法团队同频对话
- 深入研究淘宝闪购及竞品的图搜和AI导购功能，形成自己的产品优化见解
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境、任务、行动、结果的框架，突出个人贡献和量化业务收益
- 产品逻辑框架：针对策略优化问题，按照“用户场景分析 -> 痛点拆解 -> 策略设计（召回/排序/表达） -> 数据验证”的逻辑展开
- 请分享一个你主导过的多模态搜索或AI搜索产品项目，遇到了哪些技术或业务挑战，如何解决的？
- 在图搜场景中，如果用户拍摄的商品与最终召回的商品不一致，你会如何优化意图识别和排序策略？
- 生成式AI在搜索导购中有哪些具体的应用场景？如何评估其带来的实际业务价值？
- 如何设计一套多模态搜索的数据观测与评估体系？请举例说明你如何通过A/B实验驱动产品迭代
- 提前体验淘宝闪购、美团等App的图搜和语音搜索功能，记录bad case并思考优化方案
- 复习搜索产品核心指标（CTR、CTVR等）的计算逻辑及优化手段，准备相关的数据分析案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
该岗位为核心业务线的中高级产品岗，结合城市与岗位层级，薪资具备市场竞争力，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦多模态搜索与生成式AI等前沿技术，能深度参与AI在电商场景的落地，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态搜索、图搜、AI意图理解、语音搜索、生成式AI、向量检索、多模态大模型
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式、工时及加班情况，无法准确判断工作生活平衡状态。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位致力于通过AI技术创新提升用户找货效率，优化即时零售场景的搜索体验，具有一定的社会与商业价值。
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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