京东
AI 产品经理
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发布于 大约 8 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
Aigc
C端产品
产品管理
产品规划
人工智能
大模型
推荐系统
数据分析
数据驱动
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
大型电商平台AI产品岗，技术前沿且能深度影响业务，成长性强但工作模式与WLB需进一步确认。
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
35K
与AI产品经理中位数基本持平
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 1700 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
负责京东零售C端AI导购产品的全生命周期管理，从0到1探索和落地AI新场景（如商品比选、场景推荐），通过数据驱动的产品规划与迭代，利用AI技术系统性提升消费者决策效率与业务转化
你需要具备本质洞察和场景创新能力，将推动AI智能导购的规模化落地作为长期事业
最低要求
具备产品规划能力，能基于用户行为与业务目标独立制定AI导购产品演进方向与优先级
具备产品设计能力，能从用户任务出发设计端到端交互流程与功能架构，推动多方达成共识
具备本质洞察能力，能从复杂消费场景中识别真实需求，提炼可被AI解决的核心问题
具备场景创新能力，能在路径不明确时主动探索大模型在商品比选、复购等场景的新模式并验证价值
致力于通过AI技术系统性提升消费者决策效率，将推动C端智能导购规模化落地视为长期事业追求
在技术不确定和业务高压力环境下保持开放视野，敢于决策创新方向并果断推进资源整合
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
负责C端AI导购产品规划与迭代，提升用户决策效率与业务转化
从0到1探索AI新场景，完成机会判断至落地验证，推动产品创新
设计商品比选与场景推荐等核心功能，优化体验并验证关键指标提升
建立产品全周期数据监测体系，量化迭代效果并归因贡献
总结AI产品落地方法，形成可复用的需求挖掘与验证模式
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接接触和应用前沿的AI大模型技术（如LLM），在电商核心场景解决真实用户问题，技术落地感强
- 背靠大型电商平台，拥有海量的用户和商品数据、丰富的业务场景以及强大的工程化支撑体系，产品能快速规模化
- 职位描述中明确强调了从0到1的探索和创新，给予产品经理较大的自主权和试错空间
- 数据驱动的文化浓厚，有机会建立完善的指标体系，让个人贡献和业务成果清晰可见
- AI技术（特别是大模型）在电商场景的落地存在不确定性，需要产品经理在技术可能性和业务需求间不断寻找平衡点
- 作为核心业务部门的产品岗，需要与算法、工程、设计、运营等多方团队紧密协作，沟通和项目管理成本高
- 适合热爱AI技术、对电商领域有浓厚兴趣、具备强逻辑和洞察力的产品人
缺点 / 挑战
- 直接背负用户决策效率和业务转化的指标，需要在复杂商业环境中做出决策并承担结果，业务压力较大
- 你应当享受从模糊需求中定义问题、通过数据验证价值的过程，并能在压力下保持创新和解决问题的动力
角色解读
- 可以深耕AI产品领域，成长为高级AI产品专家或产品总监，负责更复杂的AI产品矩阵
- 可以凭借对电商业务和AI技术的深刻理解，转向AI解决方案架构师或业务负责人等角色
- 在大型平台的成功AI产品经验，是未来进入任何行业从事AI相关产品管理工作的强力背书
- 负责京东零售C端AI导购产品的整体规划与持续迭代，核心目标是提升用户体验和业务转化
- 主导从0到1探索和落地AI在购物场景中的新应用，例如利用大模型实现更智能的商品比选和场景推荐
- 通过数据分析和用户研究，建立产品效果监测体系，量化AI功能带来的业务价值并指导后续优化
- 需要具备扎实的产品规划与设计能力，能够独立完成从需求洞察到功能设计的端到端工作
- 必须拥有敏锐的用户洞察能力，善于从复杂的消费行为中发现真正的痛点，并找到AI的解决方案
- 要求具备较强的场景创新和探索能力，能够在技术路径不明确时，主动尝试并验证AI的新玩法
- 需要良好的数据分析和归因能力，能够用数据驱动产品决策，并向团队证明价值
申请策略
- 仔细研究京东APP中的AI应用场景（如“拍照购”、“推荐”、“问答”），准备你对这些功能的分析和优化建议
- 理解京东零售业务的战略重点，思考AI导购如何与京东的“成本、效率、体验”核心战略相结合
- 突出过往AI或智能功能产品经验（如推荐、搜索、对话机器人），详细描述你定义问题、设计方案并用数据验证效果的完整过程
- 强调你在数据分析方面的技能，如SQL、Python或BI工具的使用，以及你如何通过数据驱动产品迭代
- 展示你端到端负责产品或项目的经历，尤其是在需求不明确、路径不清晰时的成功探索案例
- 体现你对用户体验的深刻理解，可以附上用户调研、可用性测试等用户研究方法的实践经验
- 深入学习当前主流的大模型技术（如LLM）及其在具体场景（如对话、内容生成、意图理解）的应用模式与局限
- 系统学习和实践AI产品的设计方法论，例如如何将机器学习能力转化为可交互、易理解的产品功能
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化你的经历回答，重点突出你的洞察、决策和数据验证过程
- 回答场景设计问题时，采用“用户目标-当前痛点-AI机会点-设计方案-验证指标”的逻辑链条进行阐述
- 在讨论技术不确定性时，展示你的风险管理思路：快速原型、灰度测试、小范围验证、数据反馈决策的闭环能力
- 请描述一个你从0到1规划并落地AI相关产品的经历，你是如何发现机会点并验证其价值的？
- 如果让你为京东APP的商品比选功能设计一个AI增强方案，你会如何思考？请阐述你的思路
- 如何衡量一个AI导购功能的成功？你会设定哪些核心指标？如果指标不达预期，你会如何分析归因？
- 当业务方提出的AI功能需求与技术实现复杂度或效果不确定性存在很大冲突时，你会如何处理？
- 你如何看待大模型技术在电商导购领域的应用前景和当前主要挑战？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活55
使命价值70
薪资福利
75中等
职位隶属于大型上市电商平台，通常具备完善的薪酬福利体系，但JD未披露具体薪资和福利细节，需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位直接接触AI大模型等前沿技术在核心业务的落地，提供从0到1的探索机会，并强调方法论总结，对技术产品能力和商业洞察的成长帮助很大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、机器学习、用户行为分析
成长机会从0到1探索、形成可复用的…模式
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及任何工作模式或WLB相关信息，作为核心业务的产品岗，可能需要应对较高的业务压力和协作强度。
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
70中等
在成熟的电子商务行业利用AI技术改善亿万用户的购物决策体验，具有明确的商业价值和社会效用，但更多是效率提升而非社会问题解决。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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