唯品会
AI产品经理（数据智能方向）
AI产品经理（数据智能方向）
发布于 5 天前普通员工/个人贡献者
广州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
数据分析
SQL
商业智能
RAG
LLM
数据智能
电商
AI产品经理
AI 估算 · 20k–35k
广州AI产品经理3-5年经验，唯品会上市大厂，薪资在市场中上水平，结合技能要求中等偏高。
职位详情
关于这个职位
作为唯品会AI产品经理（数据智能方向），你将负责将复杂的电商数据分析场景转化为AI可理解的结构化任务，参与AI Agent的设计与优化，推动AI技术在实际业务中的落地
该职位需要你结合电商指标体系与LLM技术，提升业务诊断与决策效率
最低要求
本科及以上学历，3 年以上产品经理经验，其中至少 1 年电商/新零售领域数据产品、BI 分析或商业智能经验，有已上线的 AI 品案例优先
具备良好的逻辑思维，深刻理解电商指标体系（流量、转化、客单、复购等），对经营诊断、用户行为分析、营销归因有独立见解
熟悉常用数据分析方法论，能清晰定义分析维度与度量指标，对数据的异常波动具有高度敏感性，同时能够转化为结构化的AI Agent工作流
了解 LLM 基础原理与 Agent 构建框架（RAG、Function Calling 等），能将业务需求高质量转译为 LLM 可执行的任务指令，熟练使用 SQL，能用 Python 做数据验证
工作职责
负责整理电商经营分析思路，将复杂的电商数据场景（如：品牌业绩下滑诊断、价格力矩阵分析、活动归因）拆解为 AI 可理解的结构化任务
参与 Agent 的 Skill 设计、RAG 知识库构建及推理逻辑编排，确保品牌诊断、人群资产分析等场景下的回答具备专家深度与可解释性
参与工作流编排，推动 AI Agent 融入业务工作流，设计合理的人机交互方式，提升易用性与业务采纳率
参与建立 Agent 效果评估体系（准确率、覆盖率、满意度等），驱动持续迭代，负责产品培训与运营
持续跟踪 LLM、Agent 领域技术进展，熟悉行业Top模型的能力边界，定期整理行业资讯分享给团队
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处电商行业，数据场景丰富，AI落地机会多，能快速积累实战经验
- 唯品会作为上市大厂，平台稳定，资源充足，有利于职业背书
- 接触LLM和Agent前沿技术，技能成长快，市场稀缺度高
- 对业务理解要求高，需快速上手电商指标体系，初期学习曲线陡峭
- AI产品效果评估复杂，需平衡业务期望与技术可行性
- 适合具备数据分析背景、对AI产品有热情、希望将技术落地于真实商业场景的产品经理
缺点 / 挑战
- 需要与算法、工程等多团队协作，沟通协调成本较高
角色解读
- 可向AI产品专家或数据产品总监方向发展，负责更复杂的AI产品矩阵
- 也可横向转型为AI解决方案架构师，深入技术底层设计
- 在电商领域积累深厚经验后，可拓展至其他行业的AI产品岗位
- 将电商业务场景（如品牌诊断、活动归因）拆解为AI可执行的结构化任务，定义数据指标与分析维度
- 参与AI Agent的Skill设计、RAG知识库构建及推理逻辑编排，确保诊断结果具备专家级深度
- 推动AI Agent融入业务工作流，设计人机交互界面，并通过评估体系持续优化产品效果
- 跟踪LLM和Agent技术前沿，为团队分享最新进展，保持技术领先
- 深度理解电商指标体系（流量、转化、客单等），能独立完成经营诊断和数据分析
- 熟悉LLM基础原理和Agent框架（RAG、Function Calling），能将业务需求转化为技术方案
- 熟练使用SQL和Python进行数据查询与验证，具备数据敏感度
- 良好的跨团队沟通能力，能协同算法、工程、业务方推动产品落地
申请策略
- 在面试中准备一个从业务痛点出发、使用AI Agent解决的完整项目故事
- 关注唯品会的业务动态，了解其数据智能方向的具体产品，提出改进设想
- 突出电商或零售领域的数据产品经验，尤其是与AI相关的项目案例
- 强调SQL和Python能力，以及过往的数据分析成果（如转化提升、诊断效率提升）
- 如有LLM或Agent项目经验，务必详细描述角色和贡献
- 展示对电商指标体系的深刻理解，例如通过具体案例说明如何用数据驱动决策
- 系统学习RAG、Function Calling等Agent构建技术，可通过开源项目实践
- 补充LLM相关知识，了解Transformer原理及主流模型能力边界
面试指南
- 按STAR原则（情境-任务-行动-结果）组织项目案例，突出个人贡献
- 使用结构化思维，先定义问题，再拆解维度，最后给出技术方案
- 评估体系可参考准确率、覆盖率、用户满意度、业务采纳率等综合指标
- 请描述一个你主导的AI数据产品项目，从业务需求到落地的全过程
- 如何评估AI Agent在电商诊断场景是否准确？你会设定哪些指标？
- 电商流量下降10%，你如何用数据诊断原因，并设计Agent工作流？
- 你对RAG的理解是什么？在构建知识库时有哪些关键点？
- 请举例说明你如何与算法工程师协作，将业务规则转化为LLM可执行的指令
匹配度报告
70
综合匹配度
上市大厂AI产品岗，前沿技术栈，成长空间大，但现场办公且节奏可能较快。
适合人群
最适合追求技术成长、喜欢挑战前沿AI应用、对电商数据有热情的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
薪资处于广州市场中上水平，上市大厂福利完善，但具体薪酬范围未披露，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
90较高
职位要求LLM、Agent等前沿技术，电商场景丰富，成长空间大，且需持续跟踪技术进展，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Function Calling、SQL、Python
成长机会持续跟踪LLM、Agent领域技术进展、定期整理行业资讯分享给团队
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性或远程，广州通勤可能较长，生活方式满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
电商行业稳定增长，AI赋能业务有社会价值，但商业导向强，使命感中等。
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
Watch Jobs