欧尚
策略产品经理（智能商品模型方向）
策略产品经理（智能商品模型方向）
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产品经理
产品经理
全渠道零售
商品模型
商品知识图谱
大模型应用
数据分析
智能选品
机器学习
策略产品
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
零售巨头核心策略产品岗，前沿AI技术赋能全渠道商品经营，业务价值高，WLB待确认。
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
2.8万
比产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
28 个在招 · 其中产品经理 3 个
市场机会
选择适中
武汉 · 产品经理 · 35 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责大润发全域商品模型（如相似、替代、搭配等关系）的规划与落地，协同算法团队建设商品价值与经营模型，支撑智能选品、搜索推荐等多场景应用，并推动线上线下商品数据打通与模型效果持续迭代
最低要求
本科及以上学历，5 年以上互联网产品经验，其中 2 年以上商品管理、选品或算法策略方向
有电商、即时零售、商超零售或线上线下全渠道经验者优先
理解商品业务，熟悉商品属性、类目、规格等基础资料体系
了解零售业商品经营业务（品类结构、陈列）者优先
理解常见机器学习模型的应用逻辑，能与算法团队讨论模型目标、样本、特征与评估指标，能判断模型结果是否满足业务要求
数据分析能力扎实，能独立完成商品分析、效果分析与归因分析
推动能力强，能在业务、算法、数据、研发之间协调资源，把模型能力拆成可分期交付、可复用的产品方案
工作职责
负责基础商品模型的产品规划，定义相似、替代、搭配、决策因子等商品关系的业务标准和应用口径，推动其在线上搜索、推荐、凑单、缺货替换，以及门店关联陈列等场景落地
负责商品价值与经营模型的规划，协同业务与算法团队建设光环效应、价格敏感度、商品生命周期等模型，支撑全域商品的智能选品与引汰决策
协同算法团队定义模型目标、样本与标注口径、离线与线上评估标准，组织人工评测和效果复盘，持续提升模型质量
梳理线上线下商品基础资料、分类与属性标签体系，推动线上线下商品数据打通和质量提升，保障模型所需的数据基础
对接使用模型的各业务与产品线，统一模型服务的调用方式与效果口径，跟踪应用效果并推动迭代
优先资格
有商品知识图谱、商品理解、智能选品、定价或门店关联陈列相关项目经验
有大模型在商品理解中的应用经验，如属性抽取、商品关系判断、自动标注与评测
能熟练使用 AI 工具提升工作效率，有 vibe coding 能力及经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务场景丰富，涵盖线上搜索推荐与线下门店陈列，能积累全渠道零售数字化经验
- 接触前沿AI与大模型技术，在商品理解、知识图谱等方向有较深的技术实践空间
- 依托庞大的实体零售基本盘，模型落地有真实的数据支撑和业务闭环
- 线上线下数据打通和模型效果评估存在一定难度，对数据敏感度和业务理解要求极高
- 适合具备扎实商品业务基础、懂算法逻辑，且希望在实体零售数字化转型中发挥策略产品价值的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 需要频繁跨部门协同业务、算法、数据和研发，沟通与推动成本较高
角色解读
- 纵向可发展为资深策略产品专家或产品总监，深耕零售数字化与AI应用
- 横向可向业务负责人或商业化运营方向转型，统筹全域商品经营策略
- 负责大润发全域商品模型（如相似、替代、搭配关系）的规划与落地，赋能搜索、推荐、门店陈列等场景
- 协同算法团队建设商品价值与经营模型，支撑智能选品、引汰等经营决策
- 梳理线上线下商品数据体系，推动数据打通，并对接各业务线跟踪模型应用效果
- 深厚的商品业务理解力，熟悉商品属性、类目及零售经营逻辑
- 具备算法策略产品能力，能与算法团队探讨模型目标、特征与评估指标
- 出色的数据分析与跨部门项目推动能力，能独立完成归因分析并协调多方资源
申请策略
- 提前了解大润发/欧尚的线上线下业务模式及近期的数字化战略，面试时结合具体场景提出产品构想
- 突出在商品管理、选品或算法策略方向的具体项目经验及业务收益
- 展示与算法团队协作的经历，说明如何定义模型目标、评估指标并推动落地
- 强调线上线下全渠道或商超零售背景，以及对商品知识图谱、大模型应用的了解
- 深入学习推荐系统、商品知识图谱及大模型在NLP/商品理解中的前沿应用
- 提升复杂数据分析与归因分析能力，熟练掌握SQL及常用数据分析工具
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务痛点、你的策略设计、与算法/数据的协作过程以及最终的业务收益（如转化率提升、缺货率下降）
- 对于模型评估问题，强调业务指标与算法指标的结合，以及建立人工评测和持续迭代机制的闭环思维
- 请分享一个你主导的商品模型或策略产品项目，你是如何定义业务标准并推动落地的？
- 在协同算法团队时，你如何定义模型目标、样本和评估指标？遇到模型效果不达预期时如何处理？
- 线上线下商品数据打通的难点在哪里？你过往是如何解决数据质量和标签体系问题的？
- 如果大模型在商品属性抽取或关系判断中产生幻觉或错误，你会设计怎样的产品机制来兜底和纠错？
- 复习机器学习基础概念（如召回、排序、特征工程），了解大模型在电商/零售领域的最新应用案例
- 体验大润发/欧尚的APP及线下门店，思考其商品推荐、凑单、缺货替换等场景的优化空间
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资在武汉地区属于中上水平，依托跨国零售巨头平台，整体薪酬福利具备一定竞争力，但传统零售行业的薪资爆发力可能不及纯互联网大厂。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、商品知识图谱等前沿技术在零售场景的落地，能深度接触算法与业务核心，技术成长与业务视野拓展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、商品知识图谱、大模型、属性抽取、自动标注
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但跨部门协同及模型迭代复盘可能需要一定的精力投入，WLB情况需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
推动实体零售的数字化与智能化转型，提升消费者购物体验与门店经营效率，具有明确的商业价值与社会实用性。
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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