主分类：数据产品经理
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "数据技术及产品部-语音数据策略专家-杭州/北京",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、面向 ASR、TTS、语音对话及相关音频模型场景，结合模型评测、业务反馈和 badcase 识别数据缺口，形成数据产品需求和优先级建议。\n2、负责分配的数据产品或业务线，设计自建生产、定制采购、成品采购、业务回流和合成数据等来源组合，明确产品范围、业务规则、质量目标、里程碑、成本和风险。\n3、将数据产品需求分别转化为生产交付、数据处理、Data Agent 和平台业务需求，定义输入输出、业务字段语义、产品指标和验收条件。\n4、与生产交付团队协作完成试产和规模交付，管理产品范围变更，验收交付完整性、质量证据、版本清单和风险说明。\n5、跟踪数据进入模型或业务后的效果，结合 WER/CER、MOS、任务成功率、用户反馈等适用指标复盘数据价值，提出下一轮调整建议。\n6、沉淀可复用的数据方案、业务规则、需求模板、验收方法和复盘结论。",
"requirements_text": "1、计算机、人工智能、语音/声学、语言学、计算语言学、数据科学或相关专业优先。\n2、具备 3 年及以上 AI 数据产品、模型数据、语音技术产品或复杂数据交付经验；至少独立负责过一个从问题定义、数据方案、协同交付到结果复盘的数据产品或模型数据项目。\n3、理解 ASR、TTS、语音对话等至少一个语音场景的数据和效果问题；能把模型指标、badcase 或业务反馈转成数据建设方案。\n4、具备数据产品能力，做过需求发现、优先级建议、方案设计、跨团队评审和产品验收，能清楚说明本人作出的产品取舍。\n5、能说明采集、采购、合成、业务回流等来源的适用条件，并在质量、周期、成本、合规和复用之间做取舍。\n6、具备复杂项目协同能力，能够与生产交付、供应商、数据处理、算法、Agent 和平台团队共同完成交付。\n7、具备数据质量和评测意识，能够定义可执行的质量目标、验收条件和结果复盘方法。\n加分项：\n1、有语音大模型、端到端语音、Audio LLM、实时语音或多模态模型数据建设经验。\n2、有多语种、方言/口音、长音频、多人对话、情感/表现力语音或复杂音频经验。\n3、有数据配比、合成数据、业务回流、模型评测或数据价值归因经验。\n4、有数据采购、供应商/SOW 或较大规模数据生产协作经验。\n5、能使用 SQL、Python、数据分析或 AI 工具完成自助分析",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"数据分析",
"采购",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、计算机、人工智能、语音/声学、语言学、计算语言学、数据科学或相关专业优先；4、具备数据产品能力，做过需求发现、优先级建议、方案设计、跨团队评审和产品验收，能清楚说明本人作出的产品取舍；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100013420004"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100013420004",
"post_date": "2026-09-08",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100013420004"
},
"fulltext": "数据技术及产品部-语音数据策略专家-杭州/北京\n数据技术及产品部-语音数据策略专家-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1、面向 ASR、TTS、语音对话及相关音频模型场景，结合模型评测、业务反馈和 badcase 识别数据缺口，形成数据产品需求和优先级建议。\n2、负责分配的数据产品或业务线，设计自建生产、定制采购、成品采购、业务回流和合成数据等来源组合，明确产品范围、业务规则、质量目标、里程碑、成本和风险。\n3、将数据产品需求分别转化为生产交付、数据处理、Data Agent 和平台业务需求，定义输入输出、业务字段语义、产品指标和验收条件。\n4、与生产交付团队协作完成试产和规模交付，管理产品范围变更，验收交付完整性、质量证据、版本清单和风险说明。\n5、跟踪数据进入模型或业务后的效果，结合 WER/CER、MOS、任务成功率、用户反馈等适用指标复盘数据价值，提出下一轮调整建议。\n6、沉淀可复用的数据方案、业务规则、需求模板、验收方法和复盘结论。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、语音/声学、语言学、计算语言学、数据科学或相关专业优先。\n2、具备 3 年及以上 AI 数据产品、模型数据、语音技术产品或复杂数据交付经验；至少独立负责过一个从问题定义、数据方案、协同交付到结果复盘的数据产品或模型数据项目。\n3、理解 ASR、TTS、语音对话等至少一个语音场景的数据和效果问题；能把模型指标、badcase 或业务反馈转成数据建设方案。\n4、具备数据产品能力，做过需求发现、优先级建议、方案设计、跨团队评审和产品验收，能清楚说明本人作出的产品取舍。\n5、能说明采集、采购、合成、业务回流等来源的适用条件，并在质量、周期、成本、合规和复用之间做取舍。\n6、具备复杂项目协同能力，能够与生产交付、供应商、数据处理、算法、Agent 和平台团队共同完成交付。\n7、具备数据质量和评测意识，能够定义可执行的质量目标、验收条件和结果复盘方法。\n加分项：\n1、有语音大模型、端到端语音、Audio LLM、实时语音或多模态模型数据建设经验。\n2、有多语种、方言/口音、长音频、多人对话、情感/表现力语音或复杂音频经验。\n3、有数据配比、合成数据、业务回流、模型评测或数据价值归因经验。\n4、有数据采购、供应商/SOW 或较大规模数据生产协作经验。\n5、能使用 SQL、Python、数据分析或 AI 工具完成自助分析\n1、面向 ASR、TTS、语音对话及相关音频模型场景，结合模型评测、业务反馈和 badcase 识别数据缺口，形成数据产品需求和优先级建议。\n2、负责分配的数据产品或业务线，设计自建生产、定制采购、成品采购、业务回流和合成数据等来源组合，明确产品范围、业务规则、质量目标、里程碑、成本和风险。\n3、将数据产品需求分别转化为生产交付、数据处理、Data Agent 和平台业务需求，定义输入输出、业务字段语义、产品指标和验收条件。\n4、与生产交付团队协作完成试产和规模交付，管理产品范围变更，验收交付完整性、质量证据、版本清单和风险说明。\n5、跟踪数据进入模型或业务后的效果，结合 WER/CER、MOS、任务成功率、用户反馈等适用指标复盘数据价值，提出下一轮调整建议。\n6、沉淀可复用的数据方案、业务规则、需求模板、验收方法和复盘结论。\n1、计算机、人工智能、语音/声学、语言学、计算语言学、数据科学或相关专业优先。\n2、具备 3 年及以上 AI 数据产品、模型数据、语音技术产品或复杂数据交付经验；至少独立负责过一个从问题定义、数据方案、协同交付到结果复盘的数据产品或模型数据项目。\n3、理解 ASR、TTS、语音对话等至少一个语音场景的数据和效果问题；能把模型指标、badcase 或业务反馈转成数据建设方案。\n4、具备数据产品能力，做过需求发现、优先级建议、方案设计、跨团队评审和产品验收，能清楚说明本人作出的产品取舍。\n5、能说明采集、采购、合成、业务回流等来源的适用条件，并在质量、周期、成本、合规和复用之间做取舍。\n6、具备复杂项目协同能力，能够与生产交付、供应商、数据处理、算法、Agent 和平台团队共同完成交付。\n7、具备数据质量和评测意识，能够定义可执行的质量目标、验收条件和结果复盘方法。\n加分项：\n1、有语音大模型、端到端语音、Audio LLM、实时语音或多模态模型数据建设经验。\n2、有多语种、方言/口音、长音频、多人对话、情感/表现力语音或复杂音频经验。\n3、有数据配比、合成数据、业务回流、模型评测或数据价值归因经验。\n4、有数据采购、供应商/SOW 或较大规模数据生产协作经验。\n5、能使用 SQL、Python、数据分析或 AI 工具完成自助分析",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM006",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}