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淘宝平台事业部-AI产品经理-阿里资产
淘宝平台事业部-AI产品经理-阿里资产
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
A/B测试
Ai Agent
B端产品
Llm
Rag
Sql
提示工程
数据飞轮
流程再造
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
核心业务线AI产品岗，前沿技术栈与成长空间大，但工作节奏快、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
3.3万
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
72 个在招 · 其中AI产品经理 3 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责淘宝阿里资产线的AI产品落地，主导AI Agent系统设计与业务流程再造
你需要深入业务一线识别高价值场景，协同技术团队完成端到端交付，推动AI技术在资产信息处理、营销自动化等场景的实际应用与价值转化
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、信息管理、数学、统计等相关专业，有技术背景（曾从事开发、数据分析）转做产品的候选人优先
一年以上AI、数据平台、B 端复杂系统或金融科技领域经验，有成功的 AI 产品从 0 到 1 落地并产生显著业务价值的案例（需提供具体数据和场景描述），能在模糊环境中独立发现问题、定义问题并推动解决
深刻理解 LLM 的能力边界、幻觉问题、成本结构
熟悉 Agent 设计范式、RAG 架构、提示工程基本原理，能熟练运用 SQL 或数据分析工具进行自助式数据探索
能定义清晰的数据指标体系和实验方案
能与工程师流畅讨论技术可行性、架构取舍、性能瓶颈，理解 API、微服务、云基础设施的基本概念
擅长梳理复杂业务流，识别痛点和不合理环节，并能设计出兼顾效率与风控的新流程
适应快节奏、高不确定性的创业氛围，能在资源受限情况下找到突破口，对新技术保持好奇，能快速学习并应用到实际工作中，愿意接受失败，从中快速复盘成长
工作职责
场景洞察与价值定义：深入业务一线（如区域运营团队、策略中心），识别高价值、可标准化的 AI 落地场景（如资产信息智能化处理、营销自动化）
定义清晰的业务成功指标（如净收入提升、效率倍增、错误率降低），并与业务方达成共识
AI Agent 系统设计与流程再造：主导 AI Native 业务流程设计，拆解复杂任务为可被 Agent 执行的子任务，定义人机协同边界
与技术团队共同设计 Agent 的工作流、提示词策略、工具调用逻辑及异常处理机制
构建数据飞轮：设计用户反馈闭环，确保业务使用产生的数据能反哺模型优化
端到端交付与项目管理：在业务专项制下，担任或协同专项 PM，驱动产品、技术、运营接口人高效协作
建立敏捷迭代机制，通过 A/B 测试、灰度发布等方式快速验证效果，基于数据果断调整方向
技术理解与能力共建：保持对前沿 AI 技术（LLM、RAG、Agent 框架、多模态）的敏感度，评估其在资产业务中的适用性
参与技术选型讨论，从产品视角提供关于用户体验、可扩展性、维护成本的输入
沉淀 AI 产品方法论，通过案例分享、内部培训等方式，提升团队整体的 AI 认知和产品能力
跨部门协同与沟通：在矩阵式组织中，有效协调区域运营团队（执行侧）与策略中心/行业专家组（能力侧）的资源与期望
以清晰的书面和口头沟通，向不同背景的利益相关者（业务、技术、管理层）传达产品愿景、进展和权衡
优先资格
有不良资产管理、金融科技、供应链金融等行业背景
有搭建过 AI 中台、数据中台或大型 B 端 SaaS 平台的经验
熟悉 Azure、AWS 等云平台及其 AI 服务
有开源社区贡献或个人 AI 项目作品
具备基本的 Python 或 SQL 编程能力，能独立完成简单数据验证或原型开发
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部电商平台的丰富业务场景，能接触到海量数据与真实的商业化落地机会
- 深入AI Agent与LLM前沿技术应用，积累极具竞争力的AI产品方法论
- 在矩阵式组织中锻炼跨部门协同与复杂项目管理能力，提升全局业务视角
- 业务处于高不确定性的创业氛围，需在资源受限和模糊环境中独立破局，心智消耗较大
- 跨部门协同涉及多方利益与期望管理，沟通与推动落地的阻力可能较大
- 适合具备1年以上AI或B端产品经验，对大模型技术有深刻理解，且能在高压和不确定性环境中保持好奇心与执行力的产品人才
缺点 / 挑战
- AI技术迭代极快，需持续保持对前沿技术的敏感度并快速学习，学习压力大
角色解读
- 纵向可发展为AI产品专家或业务线产品负责人，横向可向AI商业化、AI中台架构方向拓展
- 随着大模型技术的普及，具备Agent设计与落地经验的产品经理将成为行业稀缺人才
- 深入业务一线挖掘AI落地场景，定义业务成功指标并与业务方达成共识
- 主导AI Agent系统设计与业务流程再造，拆解复杂任务并定义人机协同边界
- 协同技术团队完成端到端交付，通过敏捷迭代与A/B测试快速验证产品效果
- 深刻理解LLM、RAG、Agent等前沿AI技术的能力边界、幻觉问题与成本结构
- 具备复杂业务流梳理与流程再造能力，能设计兼顾效率与风控的新流程
- 熟练掌握SQL等数据分析工具，能定义数据指标体系并进行自助式数据探索
申请策略
- 了解阿里资产及不良资产管理、供应链金融等行业背景，思考AI技术在该领域的具体应用场景
- 准备一份关于AI Agent在复杂业务流中落地的产品思考或竞品分析报告作为面试加分项
- 重点突出从0到1成功落地AI产品并产生显著业务价值的具体案例，附带详细的数据指标和场景描述
- 展示对LLM、Agent、RAG等技术的理解深度，以及参与技术选型和架构讨论的经历
- 强调复杂业务流梳理能力和跨部门协同推动项目落地的实际经验
- 深入学习Agent设计范式、提示工程及RAG架构，可通过开源项目或个人作品积累实战经验
- 提升SQL/Python编程能力，能够独立完成数据验证与原型开发，增强与技术团队的沟通效率
面试指南
- STAR法则：针对案例类问题，清晰描述情境、任务、行动和结果，重点突出数据指标的提升
- 结构化思维：针对技术理解或设计类问题，从业务价值、技术可行性、成本与风险三个维度进行拆解分析
- 闭环思维：在回答项目管理或流程设计问题时，强调数据反馈闭环和敏捷迭代机制
- 请分享一个你从0到1落地的AI产品案例，你是如何定义业务成功指标并证明其价值的？
- 在设计AI Agent工作流时，你是如何处理大模型的幻觉问题以及定义人机协同边界的？
- 面对模糊的业务需求和受限的资源，你如何拆解任务并推动跨部门团队达成目标？
- 请谈谈你对LLM能力边界和成本结构的理解，在技术选型时你会考虑哪些因素？
- 深入了解阿里资产的业务模式及痛点，思考AI技术（如Agent、RAG）在资产信息处理或营销自动化中的具体应用方案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
岗位属于核心业务线的AI产品岗，薪资水平在杭州市场具有较强竞争力，且巨头企业通常提供完善的福利体系。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4万/月）
成长发展
90较高
岗位深度参与AI Agent、LLM等前沿技术的落地，且要求沉淀方法论和内部培训，技术成长与业务视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、提示工程、多模态、SQL、Python
成长机会沉淀 AI 产品方法论、内部培训、提升团队整体的 AI 认知
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD明确要求适应快节奏、高不确定性的创业氛围，且涉及大量跨部门协同与端到端交付，工作强度预计较大。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
通过AI技术赋能资产信息处理与营销自动化，推动传统资产业务的智能化升级，具有一定的行业创新价值。
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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