主分类：策略与机制产品经理
辅助：Agent 产品经理（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": "天猫事业部-推荐产品经理-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": {
"salary_range": {
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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": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责 AI 推荐用户产品，围绕用户实时意图判断和内容素材表达，提升对用户兴趣、需求阶段和消费意图的理解，推动推荐从“被动展示商品”升级为“主动理解用户、精准组织内容”，拉升用户停留时长和回访粘性；并结合用户需求、商品供给、价格力及权益信息，优化权益触达对象、时机和表达方式，提升货盘丰富度、匹配度及用户价值感，拉动首猜场景的用户规模增长，让更多用户进入并觉得“值得逛”；\n2、同时负责手猫APP端内的AI导购产品，参与导购Bot的0到1设计，包含用户理想态与测评机制、通过打造skills定义垂类场景C端体验，落地AI范式下的用户体验；\n3、负责天猫 APP 全端信息流推荐产品，以ipv为北极星指标，持续升级召回、粗排、精排、重排等全链路能力；推进多目标建模、用户长期兴趣建模、实时特征等落地，系统性提升推荐效率和用户体验；并探索AI大模型、强化学习、智能决策等在推荐系统中的应用，在核心业务目标不降的前提下，进一步提升首触效果和用户粘性。",
"requirements_text": "1、备较强的用户理解和产品意识，能够从“用户为什么来、想看什么、为什么继续逛或离开”出发，将用户意图、内容表达、权益感知和商品供给问题转化为可落地的算法或大模型方案；懂用户需求，能敏锐捕捉到“小白怕什么”、“老手挑什么”，并以此为乐，并能结合用户导购场景的痛点，提出解决方案；\n2、对AI有实操理解或者希望学习，理解LLM边界，会使用常见的AI工具，懂基本的 agent 、skills搭建；加分项（有其一即可）：有评测、模型后训练经验，做过 C端对话式产品或Agent 智能体落地项目。\n3、熟悉大模型和传统推荐召回、粗排、精排、重排等多个环节；具备电商信息流或大规模推荐系统经验者优先；具备扎实的机器学习和深度学习基础，能够围绕业务问题完成数据分析、模型设计、实验验证和线上迭代；",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"深度学习",
"数据分析",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "加分项（有其一即可）：有评测、模型后训练经验，做过 C端对话式产品或Agent 智能体落地项目；具备电商信息流或大规模推荐系统经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "天猫事业部-推荐产品经理-杭州\n天猫事业部-推荐产品经理-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1、负责 AI 推荐用户产品，围绕用户实时意图判断和内容素材表达，提升对用户兴趣、需求阶段和消费意图的理解，推动推荐从“被动展示商品”升级为“主动理解用户、精准组织内容”，拉升用户停留时长和回访粘性；并结合用户需求、商品供给、价格力及权益信息，优化权益触达对象、时机和表达方式，提升货盘丰富度、匹配度及用户价值感，拉动首猜场景的用户规模增长，让更多用户进入并觉得“值得逛”；\n2、同时负责手猫APP端内的AI导购产品，参与导购Bot的0到1设计，包含用户理想态与测评机制、通过打造skills定义垂类场景C端体验，落地AI范式下的用户体验；\n3、负责天猫 APP 全端信息流推荐产品，以ipv为北极星指标，持续升级召回、粗排、精排、重排等全链路能力；推进多目标建模、用户长期兴趣建模、实时特征等落地，系统性提升推荐效率和用户体验；并探索AI大模型、强化学习、智能决策等在推荐系统中的应用，在核心业务目标不降的前提下，进一步提升首触效果和用户粘性。\n\n职位要求\n1、备较强的用户理解和产品意识，能够从“用户为什么来、想看什么、为什么继续逛或离开”出发，将用户意图、内容表达、权益感知和商品供给问题转化为可落地的算法或大模型方案；懂用户需求，能敏锐捕捉到“小白怕什么”、“老手挑什么”，并以此为乐，并能结合用户导购场景的痛点，提出解决方案；\n2、对AI有实操理解或者希望学习，理解LLM边界，会使用常见的AI工具，懂基本的 agent 、skills搭建；加分项（有其一即可）：有评测、模型后训练经验，做过 C端对话式产品或Agent 智能体落地项目。\n3、熟悉大模型和传统推荐召回、粗排、精排、重排等多个环节；具备电商信息流或大规模推荐系统经验者优先；具备扎实的机器学习和深度学习基础，能够围绕业务问题完成数据分析、模型设计、实验验证和线上迭代；\n1、负责 AI 推荐用户产品，围绕用户实时意图判断和内容素材表达，提升对用户兴趣、需求阶段和消费意图的理解，推动推荐从“被动展示商品”升级为“主动理解用户、精准组织内容”，拉升用户停留时长和回访粘性；并结合用户需求、商品供给、价格力及权益信息，优化权益触达对象、时机和表达方式，提升货盘丰富度、匹配度及用户价值感，拉动首猜场景的用户规模增长，让更多用户进入并觉得“值得逛”；\n2、同时负责手猫APP端内的AI导购产品，参与导购Bot的0到1设计，包含用户理想态与测评机制、通过打造skills定义垂类场景C端体验，落地AI范式下的用户体验；\n3、负责天猫 APP 全端信息流推荐产品，以ipv为北极星指标，持续升级召回、粗排、精排、重排等全链路能力；推进多目标建模、用户长期兴趣建模、实时特征等落地，系统性提升推荐效率和用户体验；并探索AI大模型、强化学习、智能决策等在推荐系统中的应用，在核心业务目标不降的前提下，进一步提升首触效果和用户粘性。\n1、备较强的用户理解和产品意识，能够从“用户为什么来、想看什么、为什么继续逛或离开”出发，将用户意图、内容表达、权益感知和商品供给问题转化为可落地的算法或大模型方案；懂用户需求，能敏锐捕捉到“小白怕什么”、“老手挑什么”，并以此为乐，并能结合用户导购场景的痛点，提出解决方案；\n2、对AI有实操理解或者希望学习，理解LLM边界，会使用常见的AI工具，懂基本的 agent 、skills搭建；加分项（有其一即可）：有评测、模型后训练经验，做过 C端对话式产品或Agent 智能体落地项目。\n3、熟悉大模型和传统推荐召回、粗排、精排、重排等多个环节；具备电商信息流或大规模推荐系统经验者优先；具备扎实的机器学习和深度学习基础，能够围绕业务问题完成数据分析、模型设计、实验验证和线上迭代；",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
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