主分类：策略与机制产品经理
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": "1688-AI搜索推荐产品-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "淘天集团",
"company_industry": "电子商务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "● 统招本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "● 负责搜索、图搜、个性化推荐等产品的规划、需求撰写与项目推进，把小 B 买家碎片化的采购与选品需求抽象为可规模化的产品能力。\n● 深入理解小 B 买家（店主、团长、买手、主播等）的采购与选品决策路径，围绕\"找爆款、找平替、找定制、找库存、发现货源\"等场景挖掘痛点与机会。\n● 与算法、工程团队紧密合作，定义 Query 理解、商品理解、图像检索、召回排序、用户/商品画像、多目标排序、生成式排序等环节的产品需求与验收标准。\n● 设计搜索结果页、搜索 SUG、筛选排序、AI 导购对话、平替推荐卡片、AI 选品助手、商机日报、品类趋势榜、工厂匹配等前端产品形态与交互，持续优化买家从\"表达/发现需求\"到\"找到货源\"的转化效率。\n● 建立搜索与推荐的数据监控和效果评估体系，通过 A/B 测试、用户研究、商家访谈持续迭代产品策略。\n● 联动行业运营、供应链、商家产品，推动商品标题、属性、图片、价格、库存等供给信息的结构化与搜索/推荐友好度提升，提高源头厂货的精准分发效率。\n● 跟踪国内外搜推领域生成式产品/技术进展和落地实践，持续为团队输入新思路并探索在 1688 场景的创新应用。",
"requirements_text": "● 3 年以上搜索/推荐产品经验，有电商或 B2B 背景优先。对多模态检索、推荐系统（召回、排序、冷启动、多样性）与大模型应用有深入理解和实践经验，能把技术能力转化为产品方案。\n● 具备优秀的用户洞察能力，熟悉小 B 买家或 C 端消费者的采购与选品决策路径，能把复杂问题拆解为可执行的产品方案；数据敏感，能独立设计实验、分析数据并推动迭代。\n● 良好的跨团队协作能力，能与算法、工程、设计高效沟通；自驱力强，能在快节奏环境中快速学习并推动落地。\n● 统招本科及以上学历，计算机、信息管理、工业设计等相关专业优先。",
"skills": [AI生成
"采购",
"团队协作",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "● 3 年以上搜索/推荐产品经验，有电商或 B2B 背景优先；● 统招本科及以上学历，计算机、信息管理、工业设计等相关专业优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100025220002"
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"fulltext": "1688-AI搜索推荐产品-杭州\n1688-AI搜索推荐产品-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n● 负责搜索、图搜、个性化推荐等产品的规划、需求撰写与项目推进，把小 B 买家碎片化的采购与选品需求抽象为可规模化的产品能力。\n● 深入理解小 B 买家（店主、团长、买手、主播等）的采购与选品决策路径，围绕\"找爆款、找平替、找定制、找库存、发现货源\"等场景挖掘痛点与机会。\n● 与算法、工程团队紧密合作，定义 Query 理解、商品理解、图像检索、召回排序、用户/商品画像、多目标排序、生成式排序等环节的产品需求与验收标准。\n● 设计搜索结果页、搜索 SUG、筛选排序、AI 导购对话、平替推荐卡片、AI 选品助手、商机日报、品类趋势榜、工厂匹配等前端产品形态与交互，持续优化买家从\"表达/发现需求\"到\"找到货源\"的转化效率。\n● 建立搜索与推荐的数据监控和效果评估体系，通过 A/B 测试、用户研究、商家访谈持续迭代产品策略。\n● 联动行业运营、供应链、商家产品，推动商品标题、属性、图片、价格、库存等供给信息的结构化与搜索/推荐友好度提升，提高源头厂货的精准分发效率。\n● 跟踪国内外搜推领域生成式产品/技术进展和落地实践，持续为团队输入新思路并探索在 1688 场景的创新应用。\n\n职位要求\n● 3 年以上搜索/推荐产品经验，有电商或 B2B 背景优先。对多模态检索、推荐系统（召回、排序、冷启动、多样性）与大模型应用有深入理解和实践经验，能把技术能力转化为产品方案。\n● 具备优秀的用户洞察能力，熟悉小 B 买家或 C 端消费者的采购与选品决策路径，能把复杂问题拆解为可执行的产品方案；数据敏感，能独立设计实验、分析数据并推动迭代。\n● 良好的跨团队协作能力，能与算法、工程、设计高效沟通；自驱力强，能在快节奏环境中快速学习并推动落地。\n● 统招本科及以上学历，计算机、信息管理、工业设计等相关专业优先。\n● 负责搜索、图搜、个性化推荐等产品的规划、需求撰写与项目推进，把小 B 买家碎片化的采购与选品需求抽象为可规模化的产品能力。\n● 深入理解小 B 买家（店主、团长、买手、主播等）的采购与选品决策路径，围绕\"找爆款、找平替、找定制、找库存、发现货源\"等场景挖掘痛点与机会。\n● 与算法、工程团队紧密合作，定义 Query 理解、商品理解、图像检索、召回排序、用户/商品画像、多目标排序、生成式排序等环节的产品需求与验收标准。\n● 设计搜索结果页、搜索 SUG、筛选排序、AI 导购对话、平替推荐卡片、AI 选品助手、商机日报、品类趋势榜、工厂匹配等前端产品形态与交互，持续优化买家从\"表达/发现需求\"到\"找到货源\"的转化效率。\n● 建立搜索与推荐的数据监控和效果评估体系，通过 A/B 测试、用户研究、商家访谈持续迭代产品策略。\n● 联动行业运营、供应链、商家产品，推动商品标题、属性、图片、价格、库存等供给信息的结构化与搜索/推荐友好度提升，提高源头厂货的精准分发效率。\n● 跟踪国内外搜推领域生成式产品/技术进展和落地实践，持续为团队输入新思路并探索在 1688 场景的创新应用。\n● 3 年以上搜索/推荐产品经验，有电商或 B2B 背景优先。对多模态检索、推荐系统（召回、排序、冷启动、多样性）与大模型应用有深入理解和实践经验，能把技术能力转化为产品方案。\n● 具备优秀的用户洞察能力，熟悉小 B 买家或 C 端消费者的采购与选品决策路径，能把复杂问题拆解为可执行的产品方案；数据敏感，能独立设计实验、分析数据并推动迭代。\n● 良好的跨团队协作能力，能与算法、工程、设计高效沟通；自驱力强，能在快节奏环境中快速学习并推动落地。\n● 统招本科及以上学历，计算机、信息管理、工业设计等相关专业优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM008",
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