阿里巴巴
平台及用户产品事业部-AI产品专家（穿搭/导购方向）-杭州
平台及用户产品事业部-AI产品专家（穿搭/导购方向）-杭州
发布于 2 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
Mvp开发
Prompt Engineering
Rag
多模态Ai
推荐系统
用户研究
电商导购
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
阿里核心部门AI前沿产品岗，技术栈领先，成长空间巨大，但工作强度较高
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
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 4490 个在招 · 其中AI产品经理 约 120 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
负责探索并落地AI穿搭与导购产品，定义下一代购物体验
通过Prompt工程、RAG及工作流设计快速搭建MVP，并与算法团队协作优化模型效果
需结合用户研究与市场趋势，挖掘AI在电商场景下的创新应用
最低要求
对AI有浓厚的兴趣和好奇心，有动手能力，具备AI多模态相关经验
熟悉推荐的基础原理及产品体系，懂数据、善思考，善于发现本质问题，并提出创造性的解决方案
优秀的用户同理心和洞察力，希望你发自内心的热爱购物，享受“买买买”，是淘宝的重度用户
工作职责
深度参与探索AI穿搭产品的创新与落地，探索并定义下一代购物体验
利用AI进行方案快速发散与收敛，开展Prompt、RAG、工作流设计等，快速搭建MVP进行前置可用性与效果评估
与算法团队紧密协作，深度参与AI模型的效果调优与迭代，从用户视角定义模型输出的评估标准，持续打磨确保效果满足用户需求
持续进行用户研究与市场行业分析，跟踪AI穿搭/导购/电商等的行业和技术趋势，识别和挖掘在具体场景下的应用
优先资格
有AI、搜索推荐、电商用增等相关场景产品经验，有0-1/1-N的创新业务经验并取得结果
深度社交媒体用户，是小红书、Instagram、抖音等平台的穿搭博主或重度内容消费者
出色的跨团队沟通和项目推动能力，能适应快速变化和不确定的业务环境
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地的最前沿，接触大模型、RAG等热门技术栈
- 依托阿里淘天集团庞大的流量和数据资源，产品影响力巨大
- 团队氛围创新活跃，鼓励0-1的业务突破，个人成长空间广阔
- 薪酬福利体系完善，具备较强的行业竞争力
- 需要同时兼顾技术创新与用户体验，对综合能力要求极高
- 适合对AI技术充满热情、具备敏锐商业嗅觉、且有丰富电商或社交产品经验的资深产品经理
缺点 / 挑战
- AI穿搭领域尚处探索期，技术瓶颈和业务模式存在不确定性
- 互联网大厂节奏快，工作压力较大，需适应快速迭代的业务环境
- 需深入理解复杂的算法逻辑，与技术团队沟通成本较高
角色解读
- 成为AI+电商领域的资深产品专家，主导核心创新业务
- 向产品总监或业务负责人方向发展，统筹更大规模的产品线
- 在AIGC应用层积累深厚经验，具备横向拓展至其他AI应用场景的能力
- 定义AI驱动的穿搭与导购产品形态，探索下一代购物体验
- 运用Prompt、RAG等技术手段快速构建MVP原型，验证产品可行性
- 协同算法团队，从用户视角制定模型评估标准，持续优化AI输出效果
- 深入洞察用户行为与市场趋势，挖掘AI在电商垂直场景的应用机会
- 熟练掌握AI多模态技术原理，具备Prompt Engineering和RAG实战经验
- 深刻理解推荐系统基础原理及产品架构，具备数据驱动决策能力
- 拥有极强的用户同理心，熟悉主流电商平台及社交媒体穿搭生态
- 具备优秀的跨团队协作能力，能在不确定性中推动项目落地
申请策略
- 准备一份详细的AI产品Demo或原型图，直观展示你的产品设计思路
- 面试前深入研究阿里系电商APP的现有功能，提出具体的AI改进建议
- 突出展示AI多模态、RAG或Prompt相关的实际项目经验及成果
- 强调在推荐系统或电商导购领域的深度理解及数据驱动案例
- 体现作为重度用户/博主的身份，展示对穿搭趋势和用户心理的独到见解
- 列举0-1创新项目的成功经验，证明在不确定环境下的执行力
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等RAG框架及最新的大模型应用范式
- 强化对多模态大模型（如图像生成、视觉理解）原理的理解
面试指南
- STAR法则：清晰描述情境、任务、行动和结果，重点突出量化成果
- 用户视角：始终从用户价值和体验出发，结合数据验证假设
- 技术理解：展现对AI技术边界和能力的客观认知，不盲目夸大
- 闭环思维：强调从发现问题到解决方案再到效果评估的完整闭环
- 请分享一个你使用Prompt或RAG解决具体问题的案例，你是如何评估效果的？
- 你认为目前AI在穿搭/导购场景面临的最大痛点是什么？你会如何解决？
- 如果让你设计一款AI穿搭助手，你会如何定义其核心指标和评估体系？
- 面对算法团队输出的结果不符合预期，你会如何协作和优化？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，但高强度工作可能抵消部分补偿性收益。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
95较高
职位聚焦于AI穿搭这一前沿领域，涉及RAG、多模态等热门技术，且要求0-1创新，对个人技能成长和职业背书价值极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、多模态、Prompt、RAG、工作流设计、推荐系统
成长机会探索并定义下一代购物体验、0-1/1-N的创新业务经验
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂通常伴随较高的工作强度和快节奏，JD中提到的“适应快速变化”暗示了非标准化的工作时间，WLB相对较弱。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过AI技术改善购物体验，具有一定的社会价值和行业创新性，但主要服务于商业目的，社会公益性相对有限。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号探索并定义下一代购物体验
创新程度开拓性创新（行业首创）
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