主分类：策略与机制产品经理
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": "淘宝闪购-多模态搜索产品专家-图搜方向",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘宝闪购",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "饿了么",
"company_industry": "即时零售 / 生活服务",
"company_size": "未披露",
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"company_description": "饿了么相关平台为用户和商户提供生活服务及即时零售服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责淘宝闪购多模态搜索产品能力建设，以图搜为核心抓手，覆盖拍照搜、以图搜图、AI 意图理解、语音搜索等创新搜索形态，提升用户找货效率与搜索转化。\n2、深入理解即时零售与本地生活场景下的用户搜索需求，结合商品、门店、SKU 等多维供给，设计并优化图搜链路中的意图识别、结果召回、排序策略及结果表达。\n3、联动算法、工程、设计、运营等多团队，推进图搜/AI 搜索从策略定义、能力建设到产品上线的全链路落地，持续迭代搜索体验与核心指标（CTR、CTVR、转化率、用户满意度等）。\n4、探索生成式 AI 在搜索导购场景的应用，优化 query 理解、智能联想、结果解读、导购引导等环节，提升搜索的智能化与人性化体验。\n5、建立多模态搜索的数据观测与评估体系，通过用户研究、A/B 实验、bad case分析等手段驱动产品持续迭代。",
"requirements_text": "1、3-5 年互联网产品经验，有搜索、推荐、AI 产品相关背景。\n2、具备扎实的搜索产品基本功，熟悉搜索全链路（query 分析、召回、排序、结果展示、导购转化），对搜索策略、用户体验、商业目标有系统理解。\n3、有图搜、多模态搜索或 AI 搜索产品实践经验，了解图像识别、向量检索、多模态大模型等技术原理，能与算法/工程团队高效对话。\n4、具备良好的数据敏感度和实验意识，能基于数据与用户反馈制定产品方案并推动落地。\n5、目标导向、逻辑清晰、沟通协作能力强，能在复杂业务与多团队环境中推动项目交付。\n加分项\n6、有本地生活、即时零售、电商大厂图搜/多模态搜索产品经验者优先。\n7、同时具备 AI 搜索、语音搜索、智能导购产品经验者优先。\n8、对生成式 AI、多模态大模型在搜索场景的应用有深入实践或独到理解者优先。",
"skills": [AI生成
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项；6、有本地生活、即时零售、电商大厂图搜/多模态搜索产品经验者优先；7、同时具备 AI 搜索、语音搜索、智能导购产品经验者优先；8、对生成式 AI、多模态大模型在搜索场景的应用有深入实践或独到理解者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "淘宝闪购-多模态搜索产品专家-图搜方向\n淘宝闪购-多模态搜索产品专家-图搜方向\n\n基础信息\n工作地点：上海\n\n职位描述\n1、负责淘宝闪购多模态搜索产品能力建设，以图搜为核心抓手，覆盖拍照搜、以图搜图、AI 意图理解、语音搜索等创新搜索形态，提升用户找货效率与搜索转化。\n2、深入理解即时零售与本地生活场景下的用户搜索需求，结合商品、门店、SKU 等多维供给，设计并优化图搜链路中的意图识别、结果召回、排序策略及结果表达。\n3、联动算法、工程、设计、运营等多团队，推进图搜/AI 搜索从策略定义、能力建设到产品上线的全链路落地，持续迭代搜索体验与核心指标（CTR、CTVR、转化率、用户满意度等）。\n4、探索生成式 AI 在搜索导购场景的应用，优化 query 理解、智能联想、结果解读、导购引导等环节，提升搜索的智能化与人性化体验。\n5、建立多模态搜索的数据观测与评估体系，通过用户研究、A/B 实验、bad case分析等手段驱动产品持续迭代。\n\n职位要求\n1、3-5 年互联网产品经验，有搜索、推荐、AI 产品相关背景。\n2、具备扎实的搜索产品基本功，熟悉搜索全链路（query 分析、召回、排序、结果展示、导购转化），对搜索策略、用户体验、商业目标有系统理解。\n3、有图搜、多模态搜索或 AI 搜索产品实践经验，了解图像识别、向量检索、多模态大模型等技术原理，能与算法/工程团队高效对话。\n4、具备良好的数据敏感度和实验意识，能基于数据与用户反馈制定产品方案并推动落地。\n5、目标导向、逻辑清晰、沟通协作能力强，能在复杂业务与多团队环境中推动项目交付。\n加分项\n6、有本地生活、即时零售、电商大厂图搜/多模态搜索产品经验者优先。\n7、同时具备 AI 搜索、语音搜索、智能导购产品经验者优先。\n8、对生成式 AI、多模态大模型在搜索场景的应用有深入实践或独到理解者优先。\n1、负责淘宝闪购多模态搜索产品能力建设，以图搜为核心抓手，覆盖拍照搜、以图搜图、AI 意图理解、语音搜索等创新搜索形态，提升用户找货效率与搜索转化。\n2、深入理解即时零售与本地生活场景下的用户搜索需求，结合商品、门店、SKU 等多维供给，设计并优化图搜链路中的意图识别、结果召回、排序策略及结果表达。\n3、联动算法、工程、设计、运营等多团队，推进图搜/AI 搜索从策略定义、能力建设到产品上线的全链路落地，持续迭代搜索体验与核心指标（CTR、CTVR、转化率、用户满意度等）。\n4、探索生成式 AI 在搜索导购场景的应用，优化 query 理解、智能联想、结果解读、导购引导等环节，提升搜索的智能化与人性化体验。\n5、建立多模态搜索的数据观测与评估体系，通过用户研究、A/B 实验、bad case分析等手段驱动产品持续迭代。\n1、3-5 年互联网产品经验，有搜索、推荐、AI 产品相关背景。\n2、具备扎实的搜索产品基本功，熟悉搜索全链路（query 分析、召回、排序、结果展示、导购转化），对搜索策略、用户体验、商业目标有系统理解。\n3、有图搜、多模态搜索或 AI 搜索产品实践经验，了解图像识别、向量检索、多模态大模型等技术原理，能与算法/工程团队高效对话。\n4、具备良好的数据敏感度和实验意识，能基于数据与用户反馈制定产品方案并推动落地。\n5、目标导向、逻辑清晰、沟通协作能力强，能在复杂业务与多团队环境中推动项目交付。\n加分项\n6、有本地生活、即时零售、电商大厂图搜/多模态搜索产品经验者优先。\n7、同时具备 AI 搜索、语音搜索、智能导购产品经验者优先。\n8、对生成式 AI、多模态大模型在搜索场景的应用有深入实践或独到理解者优先。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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