主分类：平台与开发者产品经理
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": "阿里控股-AI 产品经理-模型反馈&运营",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品类-平台型"AI生成
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"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。"
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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": {
"working_years": "",
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "负责标注所需的资源管理平台设计，管理对象覆盖自营外包团队、计件服务商、海外供应商、合作机构与高校、内部外部专家、众包等多种供给形态，需要在同一套底座上支撑差异化的准入、调度、考核与结算规则。具体包括：\n1、业务洞察和需求分析\n深入一线运营场景，理解多种供给形态在准入、调度、考核、结算上的差异与真实痛点，识别哪些环节仍靠人的经验兜底、因而值得被产品化；\n运用 AI Native 技术（大模型、智能预测等）辅助需求洞察与经营决策，识别可被 AI 重构的业务流程和用户场景；\n主导资源规划、供应管理和交付履约的全链路产品方案，提升供给体系的整体运营效率。\n2、产品规划和设计\n制定本业务域的产品规划与迭代演进路线图，对平台的边界、分层与演进节奏形成独立判断，在资源有限时能说清什么先做、什么不做、为什么；\n抽象统一的资源管理模型：收敛跨形态的共性概念，同时为准入门槛、计价方式、考核维度、结算周期等差异留出扩展空间，决定平台后续能否低成本接入新的供给类型；\n建立供给质量与效率的度量体系，定义可比较的评价口径与分级机制，并把交付结果反哺回资源画像，让画像随使用不断变准；\n以 AI Native 理念驱动产品设计，将大模型、Agent、智能决策等能力深度融入供给运营核心流程，规划智能体架构与人机协同的分工方式，设计智能匹配、智能调度、自动化执行等创新能力。\n3、产品开发管理\n推动 AI 能力的工程化落地，协同算法和研发团队完成模型接入、效果评估等环节的产品化闭环；\n打通与人力、财务、采购及生产平台的数据链路，明确各系统的职责边界与数据流向，多数分歧不是技术问题而是口径和责任归属问题；\n统筹产品开发的项目管理，把控关键里程碑节点，协调多角色多场景的适配与支撑，整合资源推动方案落地。\n4、产品改进和风险管理\n建立 AI 产品效果度量体系，持续跟踪 AI 功能的准确性、可靠性和用户体验，迭代优化 AI 能力的业务价值与 ROI；\n持续关注用户反馈和使用体验，合理安排需求优先级，推动产品迭代和新功能孵化，优化产品的稳定性、安全性、性能和成本；\n主导产品合规与风险防控：外部人员的个人信息与证件信息需要字段级权限管控，供应商合作涉及合规准入与资损风险，需建立分级授权与审计机制，排查治理数据安全、合规、廉正、资损等各类隐患。",
"requirements_text": "1、3 年以上 B 端产品经验，有供应链管理、资源调度、人力平台或经营分析类平台产品经验优先\n2、有实际使用 AI 工具辅助工作的经验（如 AI 写作、AI 编程、AI 辅助分析等），了解 AI 产品的基本使用场景和能力边界\n3、熟悉供应商管理或外包业务模式，理解外部资源的招聘、调度、考核、结算等环节\n4、具备较强的系统设计能力，能把多角色、多流程的复杂业务抽象为清晰的产品架构，并把业务问题翻译成口径明确的指标体系\n5、善于跨团队沟通协作，能在多方诉求不一致时找到推进路径\n加分项\n1、有数据生产、众包平台、人力外包平台或类似大规模资源调度系统的产品经验\n2、了解大模型产品的基本工作流（数据准备、训练、评测等环节）\n3、有从 0 到 1 搭建管理系统的经验，或在已有系统基础上做架构升级的经历\n4、有经营分析、数据看板类产品经验，能独立定义指标口径并落地下钻分析\n5、对\"AI Native\"产品设计有自己的理解，关注业界自动化与智能调度的实践",
"skills": [AI生成
"供应链管理",
"供应商管理",
"产品设计",
"招聘",
"经营分析",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、3 年以上 B 端产品经验，有供应链管理、资源调度、人力平台或经营分析类平台产品经验优先；加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100037280005"
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"fulltext": "阿里控股-AI 产品经理-模型反馈&运营\n阿里控股-AI 产品经理-模型反馈&运营\n\n基础信息\n职位类别：产品类-平台型\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n负责标注所需的资源管理平台设计，管理对象覆盖自营外包团队、计件服务商、海外供应商、合作机构与高校、内部外部专家、众包等多种供给形态，需要在同一套底座上支撑差异化的准入、调度、考核与结算规则。具体包括：\n1、业务洞察和需求分析\n深入一线运营场景，理解多种供给形态在准入、调度、考核、结算上的差异与真实痛点，识别哪些环节仍靠人的经验兜底、因而值得被产品化；\n运用 AI Native 技术（大模型、智能预测等）辅助需求洞察与经营决策，识别可被 AI 重构的业务流程和用户场景；\n主导资源规划、供应管理和交付履约的全链路产品方案，提升供给体系的整体运营效率。\n2、产品规划和设计\n制定本业务域的产品规划与迭代演进路线图，对平台的边界、分层与演进节奏形成独立判断，在资源有限时能说清什么先做、什么不做、为什么；\n抽象统一的资源管理模型：收敛跨形态的共性概念，同时为准入门槛、计价方式、考核维度、结算周期等差异留出扩展空间，决定平台后续能否低成本接入新的供给类型；\n建立供给质量与效率的度量体系，定义可比较的评价口径与分级机制，并把交付结果反哺回资源画像，让画像随使用不断变准；\n以 AI Native 理念驱动产品设计，将大模型、Agent、智能决策等能力深度融入供给运营核心流程，规划智能体架构与人机协同的分工方式，设计智能匹配、智能调度、自动化执行等创新能力。\n3、产品开发管理\n推动 AI 能力的工程化落地，协同算法和研发团队完成模型接入、效果评估等环节的产品化闭环；\n打通与人力、财务、采购及生产平台的数据链路，明确各系统的职责边界与数据流向，多数分歧不是技术问题而是口径和责任归属问题；\n统筹产品开发的项目管理，把控关键里程碑节点，协调多角色多场景的适配与支撑，整合资源推动方案落地。\n4、产品改进和风险管理\n建立 AI 产品效果度量体系，持续跟踪 AI 功能的准确性、可靠性和用户体验，迭代优化 AI 能力的业务价值与 ROI；\n持续关注用户反馈和使用体验，合理安排需求优先级，推动产品迭代和新功能孵化，优化产品的稳定性、安全性、性能和成本；\n主导产品合规与风险防控：外部人员的个人信息与证件信息需要字段级权限管控，供应商合作涉及合规准入与资损风险，需建立分级授权与审计机制，排查治理数据安全、合规、廉正、资损等各类隐患。\n\n职位要求\n1、3 年以上 B 端产品经验，有供应链管理、资源调度、人力平台或经营分析类平台产品经验优先\n2、有实际使用 AI 工具辅助工作的经验（如 AI 写作、AI 编程、AI 辅助分析等），了解 AI 产品的基本使用场景和能力边界\n3、熟悉供应商管理或外包业务模式，理解外部资源的招聘、调度、考核、结算等环节\n4、具备较强的系统设计能力，能把多角色、多流程的复杂业务抽象为清晰的产品架构，并把业务问题翻译成口径明确的指标体系\n5、善于跨团队沟通协作，能在多方诉求不一致时找到推进路径\n加分项\n1、有数据生产、众包平台、人力外包平台或类似大规模资源调度系统的产品经验\n2、了解大模型产品的基本工作流（数据准备、训练、评测等环节）\n3、有从 0 到 1 搭建管理系统的经验，或在已有系统基础上做架构升级的经历\n4、有经营分析、数据看板类产品经验，能独立定义指标口径并落地下钻分析\n5、对\"AI Native\"产品设计有自己的理解，关注业界自动化与智能调度的实践\n负责标注所需的资源管理平台设计，管理对象覆盖自营外包团队、计件服务商、海外供应商、合作机构与高校、内部外部专家、众包等多种供给形态，需要在同一套底座上支撑差异化的准入、调度、考核与结算规则。具体包括：\n1、业务洞察和需求分析\n深入一线运营场景，理解多种供给形态在准入、调度、考核、结算上的差异与真实痛点，识别哪些环节仍靠人的经验兜底、因而值得被产品化；\n运用 AI Native 技术（大模型、智能预测等）辅助需求洞察与经营决策，识别可被 AI 重构的业务流程和用户场景；\n主导资源规划、供应管理和交付履约的全链路产品方案，提升供给体系的整体运营效率。\n2、产品规划和设计\n制定本业务域的产品规划与迭代演进路线图，对平台的边界、分层与演进节奏形成独立判断，在资源有限时能说清什么先做、什么不做、为什么；\n抽象统一的资源管理模型：收敛跨形态的共性概念，同时为准入门槛、计价方式、考核维度、结算周期等差异留出扩展空间，决定平台后续能否低成本接入新的供给类型；\n建立供给质量与效率的度量体系，定义可比较的评价口径与分级机制，并把交付结果反哺回资源画像，让画像随使用不断变准；\n以 AI Native 理念驱动产品设计，将大模型、Agent、智能决策等能力深度融入供给运营核心流程，规划智能体架构与人机协同的分工方式，设计智能匹配、智能调度、自动化执行等创新能力。\n3、产品开发管理\n推动 AI 能力的工程化落地，协同算法和研发团队完成模型接入、效果评估等环节的产品化闭环；\n打通与人力、财务、采购及生产平台的数据链路，明确各系统的职责边界与数据流向，多数分歧不是技术问题而是口径和责任归属问题；\n统筹产品开发的项目管理，把控关键里程碑节点，协调多角色多场景的适配与支撑，整合资源推动方案落地。\n4、产品改进和风险管理\n建立 AI 产品效果度量体系，持续跟踪 AI 功能的准确性、可靠性和用户体验，迭代优化 AI 能力的业务价值与 ROI；\n持续关注用户反馈和使用体验，合理安排需求优先级，推动产品迭代和新功能孵化，优化产品的稳定性、安全性、性能和成本；\n主导产品合规与风险防控：外部人员的个人信息与证件信息需要字段级权限管控，供应商合作涉及合规准入与资损风险，需建立分级授权与审计机制，排查治理数据安全、合规、廉正、资损等各类隐患。\n1、3 年以上 B 端产品经验，有供应链管理、资源调度、人力平台或经营分析类平台产品经验优先\n2、有实际使用 AI 工具辅助工作的经验（如 AI 写作、AI 编程、AI 辅助分析等），了解 AI 产品的基本使用场景和能力边界\n3、熟悉供应商管理或外包业务模式，理解外部资源的招聘、调度、考核、结算等环节\n4、具备较强的系统设计能力，能把多角色、多流程的复杂业务抽象为清晰的产品架构，并把业务问题翻译成口径明确的指标体系\n5、善于跨团队沟通协作，能在多方诉求不一致时找到推进路径\n加分项\n1、有数据生产、众包平台、人力外包平台或类似大规模资源调度系统的产品经验\n2、了解大模型产品的基本工作流（数据准备、训练、评测等环节）\n3、有从 0 到 1 搭建管理系统的经验，或在已有系统基础上做架构升级的经历\n4、有经营分析、数据看板类产品经验，能独立定义指标口径并落地下钻分析\n5、对\"AI Native\"产品设计有自己的理解，关注业界自动化与智能调度的实践",
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