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天猫事业部-推荐Agent策略运营-杭州
天猫事业部-推荐Agent策略运营-杭州
发布于 3 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 Agent
C端产品
Llm应用
推荐系统
数据建模
用户体验
策略运营
自动化测试
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI技术落地、高成长潜力、大厂核心业务、工作强度可能较大
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
4.0万
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 170 个在招 · 其中AI产品经理 11 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
负责天猫推荐场景下的AI导购与Agent策略运营，设计从传统推荐到AI Chatbot的用户路径，提升AI渗透率
通过多目标建模和实时特征落地，将行业经验沉淀为可调用策略Agent，系统性提升推荐效率
同时定义AI导购体验评测体系，打造自动化测评Agent以驱动系统迭代
最低要求
具备较强的用户理解和运营意识，能够从"用户为什么来、想看什么、为什么继续逛或离开"出发，将用户意图、内容表达、权益感知与商品供给问题转化为可落地的算法或大模型方案
懂用户需求，能敏锐捕捉"小白怕什么、老手挑什么"，并以此为乐，能结合用户导购场景的痛点提出解决方案
对 AI 有实操理解或有强烈学习意愿，理解 LLM 能力边界，会使用常见 AI 工具，懂基本的 agent、skills 搭建
有评测或模型后训练经验，做过 C 端对话式产品或 Agent 智能体落地项目
工作职责
负责推荐场景里的AI场景用户运营，设计传统推荐到AI chatbot场景的用户路径设计，扩大 AI 导购在传统电商逛场景下的渗透，在传统推荐场景激发用户问 AI，牵引推荐场景里AI用户规模增长
负责天猫 APP 全端信息流策略运营、以及agent 策略运营，以 ipv 为北极星指标，推进多目标建模、用户长期兴趣建模、实时特征等落地
把行业运营经验沉淀为可被模型调用的策略agent，系统性提升推荐效率与用户体验
负责手猫 APP 端内 AI 导购 体验定义与评测体系：定义用户理想态与测评机制，通过高参模型蒸馏与行业横向对比，制定理想态下的评测标准，以评测驱动整个系统的迭代方向
并打造自动化测评 agent，使其具备自主发现问题、定义问题的能力，持续无限逼近理想态
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地最前沿，接触大模型、Agent等热门技术在实际商业场景的深度应用
- 依托天猫海量用户和数据资源，项目影响力大，成果易于量化和展示
- 团队技术氛围浓厚，能快速积累AI工程化与产品化结合的稀缺经验
- 需要同时懂业务运营和技术原理，跨界知识要求高，学习曲线陡峭
- 适合对AI技术有热情、具备强逻辑思维和产品感，且希望在电商领域深耕的复合型产品经理
缺点 / 挑战
- AI效果评估复杂，需建立科学的评测体系，工作初期可能面临标准缺失的挑战
- 作为核心业务迭代，响应速度快，工作压力较大，需应对快速变化的AI技术趋势
角色解读
- 成为AI+电商领域的垂直专家，主导更复杂的AI原生产品设计
- 向高级产品经理或产品总监发展，负责更大规模的AI商业化或用户体验战略
- 深耕大模型应用层，转向AI平台化或通用型AI产品管理
- 设计AI导购在电商推荐流中的用户交互路径，提升AI功能的使用率和渗透率
- 运营推荐策略，将业务逻辑转化为算法可理解的Agent指令，优化多目标建模效果
- 构建AI导购的体验评测体系，利用自动化Agent进行模型蒸馏和效果监控，驱动产品迭代
- 深厚的用户洞察力，能将模糊的用户需求转化为具体的算法或大模型技术方案
- 熟悉LLM能力边界，掌握Agent/Skills搭建及常见AI工具使用
- 具备推荐系统基础，理解多目标建模、实时特征等技术概念，并有C端对话式产品落地经验
申请策略
- 准备一个完整的AI产品设计方案，展示从用户痛点挖掘到Agent策略落地的全流程思考
- 关注天猫最新AI功能动态，在面试中展现对现有产品的深度体验和批判性思考
- 突出过往项目中关于用户行为分析、转化漏斗优化的具体案例
- 详细列举参与过的AI相关项目，特别是涉及LLM、Agent、RAG等技术栈的实践细节
- 强调跨团队协作能力，展示如何将非技术语言转化为技术需求的能力
- 深入学习Prompt Engineering、Agent框架（如LangChain等）及大模型微调基础
- 补充推荐系统算法基础知识，了解协同过滤、深度学习排序等基本原理
- 提升数据分析能力，熟练使用SQL及可视化工具进行策略效果复盘
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你在其中的角色和决策依据
- 结构化思维：先定义问题，再拆解技术方案，最后给出评估和优化闭环
- 数据驱动：用具体数据证明你的策略有效，如转化率提升、用户停留时长增加等
- 请描述一个你设计的AI Agent或对话式产品，它是如何解决用户痛点的？
- 如何评估AI导购的效果？你会建立哪些核心指标？
- 如果用户提出的需求模糊不清，你如何通过Agent引导其明确意图？
- 在推荐场景中，如何平衡个性化推荐与探索新兴趣之间的关系？
- 复习大模型基本原理及当前主流Agent架构
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
作为互联网巨头核心部门，提供具有竞争力的薪酬福利和稳定的职业平台，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
95较高
职位直接涉及AI Agent、LLM等前沿技术应用，且强调模型蒸馏、自动化测评等高阶技能，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、Chatbot、多目标建模、实时特征、模型蒸馏
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心业务线通常节奏快、压力大，JD未提及弹性工作或WLB保障，推测工作强度较高。
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
70中等
通过AI提升电商购物体验和效率，具有一定的社会价值，但主要服务于商业变现，使命感中等。
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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