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日常实习生-业务技术-AI产品经理（电商方向）
日常实习生-业务技术-AI产品经理（电商方向）
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Ai Agent
Bad Case分析
Benchmark评测
Llm
Prompt Engineering
Rag
数据分析
电商运营
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
大模型 Agent 前沿方向、电商场景落地清晰、成长性强，但实习津贴与工作节奏未披露。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5.0千
比AI产品经理中位数低
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 4000 个在招 · 其中AI产品经理 约 100 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
这是阿里巴巴业务技术线面向在校生的日常实习岗位，参与一款面向电商场景的 AI Agent 产品
你将负责搭建电商场景的评测体系（Benchmark）、构建高质量“金标准”数据、分析幻觉与 Bad Case，并对标主流大模型与竞品，用数据驱动 Prompt 与 RAG 策略优化
最低要求
● 背景要求：2027/28 届毕业生，本科及以上学历在读，计算机、人工智能、统计学、电子商务相关专业优先
● 电商 Sense：对电商行业有一定了解，熟悉常见电商术语（SKU/SPU、GMV、转化率等），或有电商运营/客服相关经验者加分
● 技术/工具能力：
了解大语言模型（LLM）基本原理，对 Prompt Engineering（提示词工程）有浓厚兴趣
熟练使用 Excel 进行数据分析，会使用 Python 进行简单的数据处理或脚本编写者优先
● 逻辑与细心：具备极强的逻辑思维能力和“找茬”能力，能从海量对话中敏锐发现逻辑漏洞和体验问题
● 自驱力：善于沟通，能主动推动研发和产品解决评测中发现的问题
工作职责
● 电商场景评测体系搭建：深度参与电商 Agent 产品的全生命周期迭代
针对营销素材、选品分析等核心场景，构建高覆盖度、高区分度的评测集（Benchmark）
● 构建“金标准”数据：负责收集和清洗真实电商数据，制定高质量的评测标准
● 自动化评测与 Bad Case 分析：对 Agent 的日常版本进行评测和验收
深入挖掘“幻觉”问题，输出可驱动模型优化的深度分析报告
● 竞品对标分析：开展行业主流大模型及竞品 Agent 的横向对比评测，挖掘在电商垂直领域的优势与短板，为产品策略（如 Prompt 优化、RAG 检索策略）提供关键数据支撑
● 复杂场景攻坚：针对多轮对话、复杂意图理解（如用户模糊询单、情绪安抚）定义新的评测维度，探索 Agent 在电商实战中的能力边界
优先资格
● 有电商平台实习经验
● 不仅会评测，还能手写高质量 Prompt 优化模型效果
● 有独立搭建过 AI 项目
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与大模型 Agent 从 0 到 1 的产品化，能接触 Benchmark 设计、Prompt、RAG 等前沿实践
- 电商是 AI 落地闭环最清晰的场景之一，业务成果可量化、可复用
- 大平台实习背书，对后续校招与 AI 产品方向求职有明显加分
- 实习生要在产品、算法、运营之间推动问题解决，沟通与推进成本不低
- 电商与 LLM 两条知识线都要补，前期学习曲线较陡
- 适合对 AI 应用有强烈兴趣、做事细致且逻辑敏锐，同时愿意沉下心做数据与评测工作的在校生
缺点 / 挑战
- 评测工作本身偏细致、重复度高，需要长时间泡在对话样本和数据里
角色解读
- 沿 AI 产品经理路线成长：从评测与数据侧切入，逐步负责 Agent 的功能定义与效果优化，走向 AI 产品负责人
- 为电商 AI Agent 搭建评测体系：针对营销素材、选品分析等核心场景设计高覆盖度、高区分度的评测集（Benchmark），参与定义“什么是好的电商 AI”
- 也可向大模型应用算法、数据与评测工程方向发展，形成“电商业务 + 大模型”的复合能力
- 了解大模型（LLM）基本原理与 Prompt Engineering，能与算法同学对话
- 具备电商业务 sense，熟悉 SKU/SPU、GMV、转化率等术语
- Excel 熟练，能用 Python 做简单数据处理与脚本化评测
- 有极强的逻辑与“找茬”能力，能从海量对话中发现逻辑漏洞
申请策略
- 简历中优先体现“评测/数据”思维，而不是只强调产品创意
- 面试前体验淘宝等阿里电商侧的 AI 产品，形成自己的产品观察与判断
- 突出电商相关经历：店铺运营、客服、选品或电商数据分析项目，写出量化结果
- 展示 LLM/Prompt 实践，如自己写过的 Prompt、搭过的小 Agent 项目或评测经验
- 写清用 Python/Excel 做数据清洗、统计与自动化的具体过程
- 体现“找茬”能力：质量审核、标注规范制定、发现问题并推动修复的经历
- 熟悉主流评测方法（人工评测、A/B、LLM-as-judge）与 Benchmark 构建思路
- 补齐电商核心指标与链路知识，理解选品、投放、客服的典型场景
面试指南
- 评测设计类问题用“场景拆解—维度定义—样本构建—评分标准—迭代验证”的结构来答
- 讲经历用 STAR：背景、任务、你的具体动作、量化结果，突出“发现问题—推动解决”的闭环
- 技术问题先讲原理再讲实践，诚实说明能力边界并给出学习路径
- 如果让你为电商 AI Agent 设计一套评测集，你会怎么拆解场景和维度？
- 你怎么判断一条 Agent 回复是“幻觉”？如何设计标准减少主观性？
- 举例说明你如何从海量数据或对话中发现一个隐蔽问题并推动解决？
- 你了解哪些 Prompt Engineering 技巧？有没有实际优化过效果？
- SKU 和 SPU 的区别是什么？转化率、GMV 你会怎么分析？
职位点评
薪资福利52
成长发展88
工作生活55
使命价值72
薪资福利
52较低
JD 未披露实习津贴与福利信息，作为日常实习岗，补偿性回报主要取决于实际实习日薪，稳定性与福利情况需与 HR 确认。
薪资信号未披露（AI估算：4.3–6.5千/月）
成长发展
88较高
直接参与大模型 Agent 的评测体系建设与 Prompt、RAG 策略优化，处于 AI 应用前沿，可积累稀缺的“电商 + 大模型”复合经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、Prompt Engineering、RAG、Benchmark、Bad Case分析、Python、Excel
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD 未提及办公模式、弹性工时或加班情况，工作节奏需与 HR 确认；岗位需长期处理大量对话样本与数据，投入度要求较高。
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
72中等
面向电商全链路的 AI Agent 是大模型落地较快的方向，团队强调参与定义“什么是好的电商 AI”，有一定开创性，但直接社会影响力偏中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号致力于通过大模型技术解决电商全链路问题、参与定义“什么是好的电商 AI”
创新程度积极采用新技术
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