主分类：商家与商品运营
辅助：AI训练数据标注与评测运营（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": "淘宝闪购-AI agent产品运营专家-品类营销",
"job_level": "专家",AI生成
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"department": "淘宝闪购",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
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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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "做品类营销 AI Agent 的\"训练师\"和\"业务合伙人\"，负责 Agent 在真实品类场景中的落地质量与活动结果，把品类运营经验变成 Agent 的能力。\n岗位职责：\n1、负责 AI Agent 在重点品类（如饮料、零食、生鲜等）的落地，梳理品类营销 SOP，并转化为 Agent 可执行的规则、Prompt 和知识库，探索ai在具体业务的商业设计\n2、搭建 Agent 的训练与评估数据体系：样本整理、标准标注、badcase 分析、反馈迭代，持续提升 Agent 在选品、文案、活动方案上的输出质量；\n3、与 Agent 协同执行品类营销活动（选品池、活动主题、补贴建议、营销内容等），对活动结果负责（GMV、ROI、采纳率）；\n4、沉淀人机协同的最佳实践与案例库，推动 Agent 能力跨品类复制；\n5、收集一线需求与问题，反哺产品和算法团队，驱动 Agent 能力迭代。",
"requirements_text": "1、2年以上互联网产品/电商运营经验，有电商营销 / 商业化 / 搜推 / 广告产品/有品类运营 / 营销运营 / 商品运营经验者优先；\n2、AI Native：AI 产品重度用户，动手搭过 Agent / Workflow，熟悉 Prompt 设计，清楚 LLM 的能力边界与落地成本；\n3、能把复杂业务流程拆解为可被 Agent 执行的结构化流程，具备较强的抽象建模能力；\n4、数据敏感，能定义清晰的成功指标并用数据做产品决策；\n5、自驱、抗压，能在不确定环境中拿结果。\n加分项：有选品、补贴/定价、营销内容生成相关产品经验；用 AI 重构过自己或团队的工作流；参与过AI工具/Agent的共建、评测或训练；了解即时零售/近场电商场景",
"skills": [AI生成
"电商运营",
"建模",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2年以上互联网产品/电商运营经验，有电商营销 / 商业化 / 搜推 / 广告产品/有品类运营 / 营销运营 / 商品运营经验者优先；加分项：有选品、补贴/定价、营销内容生成相关产品经验",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.ele.me/off-campus/position-detail?positionId=100042620001"
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"fulltext": "淘宝闪购-AI agent产品运营专家-品类营销\n淘宝闪购-AI agent产品运营专家-品类营销\n\n基础信息\n工作地点：杭州 / 上海\n\n职位描述\n做品类营销 AI Agent 的\"训练师\"和\"业务合伙人\"，负责 Agent 在真实品类场景中的落地质量与活动结果，把品类运营经验变成 Agent 的能力。\n岗位职责：\n1、负责 AI Agent 在重点品类（如饮料、零食、生鲜等）的落地，梳理品类营销 SOP，并转化为 Agent 可执行的规则、Prompt 和知识库，探索ai在具体业务的商业设计\n2、搭建 Agent 的训练与评估数据体系：样本整理、标准标注、badcase 分析、反馈迭代，持续提升 Agent 在选品、文案、活动方案上的输出质量；\n3、与 Agent 协同执行品类营销活动（选品池、活动主题、补贴建议、营销内容等），对活动结果负责（GMV、ROI、采纳率）；\n4、沉淀人机协同的最佳实践与案例库，推动 Agent 能力跨品类复制；\n5、收集一线需求与问题，反哺产品和算法团队，驱动 Agent 能力迭代。\n\n职位要求\n1、2年以上互联网产品/电商运营经验，有电商营销 / 商业化 / 搜推 / 广告产品/有品类运营 / 营销运营 / 商品运营经验者优先；\n2、AI Native：AI 产品重度用户，动手搭过 Agent / Workflow，熟悉 Prompt 设计，清楚 LLM 的能力边界与落地成本；\n3、能把复杂业务流程拆解为可被 Agent 执行的结构化流程，具备较强的抽象建模能力；\n4、数据敏感，能定义清晰的成功指标并用数据做产品决策；\n5、自驱、抗压，能在不确定环境中拿结果。\n加分项：有选品、补贴/定价、营销内容生成相关产品经验；用 AI 重构过自己或团队的工作流；参与过AI工具/Agent的共建、评测或训练；了解即时零售/近场电商场景\n做品类营销 AI Agent 的\"训练师\"和\"业务合伙人\"，负责 Agent 在真实品类场景中的落地质量与活动结果，把品类运营经验变成 Agent 的能力。\n岗位职责：\n1、负责 AI Agent 在重点品类（如饮料、零食、生鲜等）的落地，梳理品类营销 SOP，并转化为 Agent 可执行的规则、Prompt 和知识库，探索ai在具体业务的商业设计\n2、搭建 Agent 的训练与评估数据体系：样本整理、标准标注、badcase 分析、反馈迭代，持续提升 Agent 在选品、文案、活动方案上的输出质量；\n3、与 Agent 协同执行品类营销活动（选品池、活动主题、补贴建议、营销内容等），对活动结果负责（GMV、ROI、采纳率）；\n4、沉淀人机协同的最佳实践与案例库，推动 Agent 能力跨品类复制；\n5、收集一线需求与问题，反哺产品和算法团队，驱动 Agent 能力迭代。\n1、2年以上互联网产品/电商运营经验，有电商营销 / 商业化 / 搜推 / 广告产品/有品类运营 / 营销运营 / 商品运营经验者优先；\n2、AI Native：AI 产品重度用户，动手搭过 Agent / Workflow，熟悉 Prompt 设计，清楚 LLM 的能力边界与落地成本；\n3、能把复杂业务流程拆解为可被 Agent 执行的结构化流程，具备较强的抽象建模能力；\n4、数据敏感，能定义清晰的成功指标并用数据做产品决策；\n5、自驱、抗压，能在不确定环境中拿结果。\n加分项：有选品、补贴/定价、营销内容生成相关产品经验；用 AI 重构过自己或团队的工作流；参与过AI工具/Agent的共建、评测或训练；了解即时零售/近场电商场景",
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