主分类：数据产品经理
辅助：AI 应用产品经理（非 Agent）（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "盒马-知识图谱产品经理（AI方向）-上海",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
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"company_description": "盒马提供日用品、生鲜商品及即时零售服务。"
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"degree": "学历与经验：本科及以上学历",
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"responsibilities": "1、知识图谱产品规划与架构设计：负责盒马知识图谱平台的整体产品规划与迭代路线图。主导定义实体类型、关系类型与属性规范，构建可扩展的知识底座架构，支撑搜索、推荐、导购等多场景的知识调用需求。\n2、图谱能力产品化与场景落地：将知识图谱的底层能力（实体识别、关系抽取、知识推理、图谱问答等）封装为可复用的产品模块与API服务，推动图谱能力在搜索召回优化、智能导购、菜谱关联推荐、营销场景策划等业务中的规模化落地。\n3、AI+图谱融合创新：结合大模型（LLM）技术，探索知识图谱的智能化升级路径，持续提升知识生产效率与应用体验。\n4、数据闭环与质量评估体系：制定知识采集、清洗、融合、标注的全链路数据策略，设计\"用户反馈—标注优化—知识更新—效果验证\"的闭环机制。搭建离线评测与线上监控体系，定义知识覆盖率、准确率、召回率、幻觉率等核心指标，以数据驱动图谱质量与产品体验的持续迭代。\n5、跨团队协同与项目管理：作为业务与技术之间的桥梁，联动算法、工程、业务运营等团队，将业务需求转化为图谱技术方案，高效协调多方资源，管理项目预期并保障关键节点按期高质量交付。",
"requirements_text": "1、学历与经验：本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业优先。3-5年AI产品或知识图谱产品经验，有知识图谱平台或RAG/GraphRAG产品从0到1落地经验者优先。\n2、图谱技术理解：深刻理解知识图谱核心技术体系，能与算法和工程团队进行技术方案共建。\n3、AI与大模型能力：熟悉大模型基本原理与能力边界，具备Prompt Engineering、RAG、Agent等实践经验。能准确判断LLM在知识图谱场景中的适用边界，并设计合理的兜底与融合策略。\n4、数据与评估能力：具备扎实的数据分析能力，熟悉SQL/Python，能独立搭建产品核心指标监控看板。有构建评测集、设计验收标准的实战经验，善于用数据驱动产品迭代。\n5、产品与协同能力：具备优秀的抽象思维与问题拆解能力，自我驱动力强，具备出色的跨部门沟通与项目推动能力，抗压性强，结果导向。\n6、有零售、电商、本地生活等垂直领域知识图谱建设经验，理解行业业务逻辑与知识建模特点优先。",
"skills": [AI生成
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"建模",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "1、学历与经验：本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业优先；3-5年AI产品或知识图谱产品经验，有知识图谱平台或RAG/GraphRAG产品从0到1落地经验者优先；6、有零售、电商、本地生活等垂直领域知识图谱建设经验，理解行业业务逻辑与知识建模特点优先",
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"fulltext": "盒马-知识图谱产品经理（AI方向）-上海\n盒马-知识图谱产品经理（AI方向）-上海\n\n基础信息\n工作地点：上海\n\n职位描述\n1、知识图谱产品规划与架构设计：负责盒马知识图谱平台的整体产品规划与迭代路线图。主导定义实体类型、关系类型与属性规范，构建可扩展的知识底座架构，支撑搜索、推荐、导购等多场景的知识调用需求。\n2、图谱能力产品化与场景落地：将知识图谱的底层能力（实体识别、关系抽取、知识推理、图谱问答等）封装为可复用的产品模块与API服务，推动图谱能力在搜索召回优化、智能导购、菜谱关联推荐、营销场景策划等业务中的规模化落地。\n3、AI+图谱融合创新：结合大模型（LLM）技术，探索知识图谱的智能化升级路径，持续提升知识生产效率与应用体验。\n4、数据闭环与质量评估体系：制定知识采集、清洗、融合、标注的全链路数据策略，设计\"用户反馈—标注优化—知识更新—效果验证\"的闭环机制。搭建离线评测与线上监控体系，定义知识覆盖率、准确率、召回率、幻觉率等核心指标，以数据驱动图谱质量与产品体验的持续迭代。\n5、跨团队协同与项目管理：作为业务与技术之间的桥梁，联动算法、工程、业务运营等团队，将业务需求转化为图谱技术方案，高效协调多方资源，管理项目预期并保障关键节点按期高质量交付。\n\n职位要求\n1、学历与经验：本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业优先。3-5年AI产品或知识图谱产品经验，有知识图谱平台或RAG/GraphRAG产品从0到1落地经验者优先。\n2、图谱技术理解：深刻理解知识图谱核心技术体系，能与算法和工程团队进行技术方案共建。\n3、AI与大模型能力：熟悉大模型基本原理与能力边界，具备Prompt Engineering、RAG、Agent等实践经验。能准确判断LLM在知识图谱场景中的适用边界，并设计合理的兜底与融合策略。\n4、数据与评估能力：具备扎实的数据分析能力，熟悉SQL/Python，能独立搭建产品核心指标监控看板。有构建评测集、设计验收标准的实战经验，善于用数据驱动产品迭代。\n5、产品与协同能力：具备优秀的抽象思维与问题拆解能力，自我驱动力强，具备出色的跨部门沟通与项目推动能力，抗压性强，结果导向。\n6、有零售、电商、本地生活等垂直领域知识图谱建设经验，理解行业业务逻辑与知识建模特点优先。\n1、知识图谱产品规划与架构设计：负责盒马知识图谱平台的整体产品规划与迭代路线图。主导定义实体类型、关系类型与属性规范，构建可扩展的知识底座架构，支撑搜索、推荐、导购等多场景的知识调用需求。\n2、图谱能力产品化与场景落地：将知识图谱的底层能力（实体识别、关系抽取、知识推理、图谱问答等）封装为可复用的产品模块与API服务，推动图谱能力在搜索召回优化、智能导购、菜谱关联推荐、营销场景策划等业务中的规模化落地。\n3、AI+图谱融合创新：结合大模型（LLM）技术，探索知识图谱的智能化升级路径，持续提升知识生产效率与应用体验。\n4、数据闭环与质量评估体系：制定知识采集、清洗、融合、标注的全链路数据策略，设计\"用户反馈—标注优化—知识更新—效果验证\"的闭环机制。搭建离线评测与线上监控体系，定义知识覆盖率、准确率、召回率、幻觉率等核心指标，以数据驱动图谱质量与产品体验的持续迭代。\n5、跨团队协同与项目管理：作为业务与技术之间的桥梁，联动算法、工程、业务运营等团队，将业务需求转化为图谱技术方案，高效协调多方资源，管理项目预期并保障关键节点按期高质量交付。\n1、学历与经验：本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业优先。3-5年AI产品或知识图谱产品经验，有知识图谱平台或RAG/GraphRAG产品从0到1落地经验者优先。\n2、图谱技术理解：深刻理解知识图谱核心技术体系，能与算法和工程团队进行技术方案共建。\n3、AI与大模型能力：熟悉大模型基本原理与能力边界，具备Prompt Engineering、RAG、Agent等实践经验。能准确判断LLM在知识图谱场景中的适用边界，并设计合理的兜底与融合策略。\n4、数据与评估能力：具备扎实的数据分析能力，熟悉SQL/Python，能独立搭建产品核心指标监控看板。有构建评测集、设计验收标准的实战经验，善于用数据驱动产品迭代。\n5、产品与协同能力：具备优秀的抽象思维与问题拆解能力，自我驱动力强，具备出色的跨部门沟通与项目推动能力，抗压性强，结果导向。\n6、有零售、电商、本地生活等垂直领域知识图谱建设经验，理解行业业务逻辑与知识建模特点优先。",
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