平台及用户产品事业部-AI产品经理-杭州

优缺点分析

角色解读

• 可沿专业路径深耕，成为电商AI领域的产品专家或架构师
• 可沿管理路径发展，带领更大的产品团队，负责更核心的业务板块
• 积累的大模型落地经验在AI行业内具有高价值，可转向其他AI垂直领域或创业
• 负责天猫AI助手等产品的从0到1或迭代优化，定义产品形态和体验
• 主导搜索中台等核心业务的AI化改造，设计复杂的AI产品架构和链路
• 建立数据评测体系，用数据驱动模型和产品的持续优化，对业务指标负责
• 与算法、工程、运营等多团队协作，推动跨部门项目落地
• 必须具备将LLM、RAG、Agent等大模型技术落地于搜索、推荐等业务的实战经验
• 需要极强的系统化思维和逻辑抽象能力，以应对复杂的AI系统设计和业务场景
• 需要具备优秀的数据敏感度，能够构建衡量AI质量的指标体系并驱动迭代
• 需要了解多Agent协同、人机混合等前沿AI系统架构，并能规划产品路线图

申请策略

• 在申请或面试中，主动了解该AI助手产品所处的具体业务阶段（探索期/成熟期）和核心目标（提效/创新/营收）
• 准备1-2个你认为在电商AI领域最有潜力的产品方向或技术解决方案，展现你的产品洞察和战略思考
• 重点突出将LLM/RAG/Agent等技术落地于搜索、推荐等具体业务的项目经验，说明解决的问题和取得的成果（如指标提升）
• 详细描述你主导或参与设计的复杂AI系统架构（如多模型协同、实时决策链路），体现你的系统化思维
• 展示你通过数据分析驱动产品优化的案例，包括指标设计、AB测试和闭环迭代过程
• 如有大规模C端产品（尤其是电商、搜索类）的经验，务必强调
• 系统学习多Agent系统、人机混合决策等复杂AI系统的设计模式与前沿论文
• 深入研究电商搜索/推荐系统的业务逻辑，了解行业内的AI应用最佳实践

面试指南

• 使用STAR（情境、任务、行动、结果）结构描述项目经历，重点突出技术决策和业务结果
• 阐述架构设计时，从问题目标、技术选型（多Agent vs 单一模型）、关键组件（路由、召回、生成、评估）、性能考量（实时性、降级）等多维度展开
• 在讨论指标时，说明指标如何对齐业务目标（如用户体验、转化率），并阐述主客观指标如何互补
• 介绍项目管理经验时，强调如何对齐目标、拆解任务、建立共识和应对风险
• 请详细描述一个你主导的、将大模型落地于搜索或推荐场景的案例，遇到了哪些技术挑战？你是如何解决的？
• 如果让你重新设计天猫的搜索排序链路，并引入多Agent协同，你会如何构思这个AI产品架构？
• 你如何定义和衡量一个AI生成内容（比如商品摘要）的质量？会建立哪些主观和客观指标？
• 在推动一个涉及多个团队（算法、工程、业务）的AI化改造项目时，你通常如何规划和推进？