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1. 目标达成：负责POP类目或自营商品的销售和运营工作，制定销售计划及相应预算，达成GMV和贡献利润等核心指标； 2. 业务操盘：制定所负责品牌的操盘竞争策略，做好竞争对手的对比，争取渠道资源确保京东商品竞争力和资源获取最大化； 3. 渠道管理：对供应商进行分级管理，与现有供应商的维护好合作关系，积极引入具有潜力的新供应商； 4. 数据运营：日常运营数据监控及分析，归纳总结商家运营问题，运用平台化运营方式提出并落实解决方案；借助AI工具提升数据分析与运营决策效率； 5. 沟通谈判：负责与供应商谈判，与厂家短期建立起信任和合作，从厂家争取到产品支持、投放支持、费用支持、人力支持，最终实现销售最大化； 6. AI应用探索：主动关注AI在电商运营领域的创新应用，尝试运用AI工具优化工作流程，提升运营效率与质量。
1. 制定线下门店的区域布局规划和业态规划，包含门店定位、店面规模、目标客群、商品组合等； 2. 建立门店营运及门店工程、装潢、陈列等一系列标准和规范，为门店的标准化营运提供指导； 3. AI应用探索：主动运用AI工具辅助市场调研、商圈分析及业态规划方案输出，提升规划科学性。
1. 负责iOS端/Android端应用程序的研发，编写高质量代码，负责公司相应产品线的开发迭代； 2. 负责与后端、客户端的联调开发，高效完成数据交互、接口对接，动态信息展现，确保前后端有效交互； 3. 探索学习移动端开发最新技术，保持技术前瞻性，持续推动系统架构的合理性，扩展技术深度与宽度，提升研发效率； 4. 结合数据指标驱动和分析，持续进行功能的改进及性能优化； 5. AI应用探索：主动关注AI在移动端开发领域的创新应用，积极运用AI编程助手等工具提升开发效率与代码质量。
1. 负责相关系统/模块的业务需求分析，参与核心系统设计、开发、维护工作； 2. 参与核心系统的灵活性、稳定性建设，保障线上系统的高可用； 3. 探索学习后端开发最新技术，保持技术前瞻性，持续推动系统架构的合理性，扩展技术深度与宽度，提升研发效率； 4. 通过与前端、产品、算法、测试紧密协作，为产品业务迭代提供支持； 5. AI应用探索：主动关注AI在后端开发领域的创新应用，积极运用AI编程助手等工具提升代码质量、开发效率与问题排查能力。
1. 结合业务打造满足用户需要、符合用户习惯的高性能产品，支持Web端（浏览器、小程序运行时、App client等）产品的研发工作； 2. 探索学习Web前端开发最新技术，保持技术前瞻性，持续推动系统架构的合理性，扩展技术深度与宽度，提升研发效率； 4. 结合数据指标驱动和分析，持续进行功能的改进及性能优化； 5. AI应用探索：主动关注AI在前端开发领域的创新应用，积极运用AI编程助手及前端智能化工具提升页面开发效率与交互体验。
1. 负责产品结构设计、外购件选型、出图、装配、调试等工作； 2. 负责产品的静力学、运动学、动力学等的校核计算、仿真及分析工作； 3. 负责材料选用、热处理工艺选用、机械加工工艺选用、硬件成本优化等工作； 4. 负责公司现有产品的优化升级，机械问题的跟踪处理，解决方案的提出与实施，相关分析报告的撰写； 5. 负责产品规范、安全规范、机械相关文书编制、整理、更新、归档； 6. AI应用探索：主动关注AI在机械设计与仿真领域的应用，尝试运用AI工具辅助建模、仿真分析和设计优化，提升研发效率。
1. 负责解析产品需求设计书、嵌入式硬件设计书、项目合同或技术书等标的文书中关键技术点并实现电气设计的整体履约方案及风险把控； 2. 负责产品的架构设计以及产品在样机测试、定型测试、小批量等阶段的前瞻性考量及测试问题跟进与快速定位解决； 3. 负责产品嵌入式软件版本管理、升级管理、维护管理，实现产品的稳定运营； 4. 负责嵌入式硬件处理器平台的操作系统移植、开发、调试，解决嵌入式软件系统相关问题； 5. 负责产品开发、调试、维护，生产等各项工作和相关文档的撰写； 6. AI应用探索：主动关注AI在嵌入式开发中的应用，尝试运用AI编程助手等工具辅助代码编写与调试，提升开发效率。
1. 参与业务系统交付的功能及非功能类测试工作，参与质量和过程管理工作；承担测试技术框架制定、专项测试及工具开发，并对专业能力及工作流程进行持续优化； 2. 基于产品设计要求，组织开展评审活动，管理研发阶段质量问题；开展流程成熟度评估与改进；负责研发项目质量管理，进行项目过程质量策划、跟踪和落实，针对开发过程进行审计、度量、分析与改进； 3. 制定产品合格标准、质量评价机制，建立和健全供应商、承运商的开发、维护、跟踪及评估体系，实施监控和管理供应链运作流程； 4. 对接客户反馈的质量问题，及时处理，并编制调查报告，提出质量改进措施，完善用户体验； 5. AI应用探索：主动关注AI在硬件测试与质量管理中的应用，尝试运用AI工具辅助测试用例生成、缺陷分析与质量数据挖掘，提升测试效率。
1. 与各业务、产品、工程团队配合，在京东亿量级的数据与丰富的业务应用场景中不断进行深入的计算机视觉研发，包括但不限于图像/视频的分析、诊断、合成、搜索等方面的研究及系统、产品开发； 2. 参与到京东计算机视觉的相关技术应用场景中，包括但不限于图像检测、图像分类、图像分割、视频语义分析、图像/视频搜索、人脸识别与分析、物体检测、工业与医学诊断、车辆与人员的检测识别与跟踪、OCR等内容； 3. 与京东的技术团队及科学家们一同参与深度学习、机器学习的前沿研究，开发算法和模型来解决真实计算机视觉问题，助力业务提升效率，实现京东技术愿景和战略； 4. AI应用探索：积极跟踪计算机视觉领域AI最新进展，熟练运用深度学习框架及AI工具链提升模型开发、训练与部署效率，探索前沿技术落地应用。
1. 负责监督并管理组织内部的现金流，如现款资金，外汇交易，借贷及现金管理等； 2. 与银行和其他机构联系洽谈，拓展金融渠道； 3. 为客户提供投存管理、财务风险评估和资金运营效率等服务； 4. AI应用探索：主动关注AI在资金管理领域的应用，尝试运用AI工具辅助现金流预测、风险分析与资金报告编制，提升资金运作效率。
1. 协调推进项目问题解决，协同其他部门共同推进、支持区域在施、待开工项目的问题解决； 2. 跟进项目现场管理、技术、资源调动支持； 3. 工程体系化建设及工程实施平台搭建、运营和维护升级； 4. AI应用探索：主动关注AI在工程技术领域的应用，尝试运用AI工具辅助技术方案编制、施工模拟与问题诊断，提升工程技术支撑效率。
1. 与各业务、产品、工程团队配合，在京东亿量级的数据与丰富的无人物流、无人驾驶应用场景中不断进行深入的自动驾驶技术的研究，打造智慧物流、科技物流，开创无人驾驶的新格局； 2. 参与到京东自动驾驶的相关技术应用场景及开发中，包括但不限于：图像/视频/激光/雷达的分析、高精度地图的匹配/定位以及地图生成、动态路径规划、自动驾驶系统及标注、仿真开发等内容； 3. 与京东的技术团队及科学家们一同参与深度学习、图像/激光雷达分析与处理、决策算法、路径规划算法等前沿技术研究，不断进行技术创新与开拓，助力业务提升效率，实现京东技术愿景和战略； 4. AI应用探索：积极跟踪自动驾驶领域AI最新进展，运用AI工具链优化感知、规划算法开发与仿真测试流程，提升研发效率。
1. 与各业务、产品、工程团队配合，在京东亿量级的数据与丰富的业务应用场景中不断进行深入的机器学习（尤其在深度学习领域）算法研究和模型构建； 2. 对京东已有的算法和模型进行不断的优化及创新，负责机器学习算法和模型开发，结合当下及未来应用场景，包括但不限于：电商搜广推算法、新AI生成技术范式落地研究、网络模型设计等，为京东多元技术领域和业务提供从技术理论创新到落地应用的支持与解决方案； 3. 与京东的技术团队及科学家们一同参与人工智能、机器学习算法及应用的前沿研究，助力业务提升效率，实现京东技术愿景和战略； 4. AI应用探索：积极跟踪机器学习领域前沿AI技术，熟练运用AI开发工具与实验管理平台加速模型迭代，探索自动化机器学习等提效手段。
1. 与各业务、产品、工程团队配合，在京东亿量级的数据与丰富的业务应用场景中不断进行深入的计算机视觉研发，包括但不限于图形图像和三位场景的获取与建模、认知与理解、模拟与交互等方面的研究及系统、产品开发； 2. 参与到京东计算机图形的相关技术应用场景中，包括但不限于虚拟现实、数字化孪生、增强现实、CAD/CAM和机器人等内容； 3. 与京东的技术团队及科学家们一同参与计算机图形学相关算法的前沿研究，不断进行技术创新与开拓，助力业务提升效率，实现京东技术愿景和战略； 4. AI应用探索：积极探索AI在图形学领域的融合应用（如NeRF、3D生成等），熟练运用AI工具链加速算法开发与效果验证。
1. 参与京东各业务及生态领域中运筹优化问题研究及探索应用，如使用建模工具进行运筹问题设计、开发和模型交付；应用数学编程知识，设计开发决策支持工具和软件等； 2. 与京东的技术团队及科学家们一同探索和创新运筹优化/机制设计等方向算法的研究与开发，并应用在京东的电商、金融、物流等业务问题场景中，如定价、库存、物流、供应链管理、调度等方面； 3. AI应用探索：关注AI与运筹优化结合的前沿技术（如强化学习、决策大模型等），尝试运用AI工具辅助建模、求解与结果分析，提升决策效率。
1.负责超大规模算力集群和算力调度系统的设计与优化，结合云原生技术（Kubernetes）打造高可用、高吞吐的AI基础设施，支撑大语言模型、多模态、推荐系统等核心业务的训练与推理。 2.深入训练引擎开发，攻克大模型训练中的计算、显存、通信瓶颈，探索自动并行、编译优化等前沿技术，持续提升集群算力利用率（MFU）。 3.开发高性能推理引擎，优化显存管理、动态批处理、算子融合等，实现低延迟、高吞吐的模型服务，并适配NVIDIA及国产AI芯片。 4.构建大规模样本引擎，优化数据清洗、存储、I/O全链路，解决数据加载瓶颈，保障离线与实时样本数据的时效性与准确性。 5.参与AI平台后端架构设计，覆盖特征处理、训练调度、模型部署、应用开发等全生命周期，保障服务的高可用与可扩展性。 6.深入底层框架与硬件，进行算子优化、图优化、内存优化，以及异构算力的深度适配与性能调优，打破算力壁垒。 7. AI应用探索：持续跟踪AI Infra前沿，积极运用AI工具链（如自动化调优工具、AI辅助调试等）提升系统开发与优化效率，推进 AI Infra 智能化演进。
1. 根据公司的核保指引、承保实务操作规程及各项规章制度，负责权限范围内的相关业务险种的核保工作； 2. 负责权限内保险业务的咨询，提供承保技术支持，推动业务发展； 3. 业务跟踪与管理，相关产品、知识的培训，业务经营分析，提供发展建议； 4. 完成产品条线业务指标，协助BD开拓市场； 5. 领导交办的其他项目性工作； 6. AI应用探索：关注AI在核保领域的应用，尝试运用AI工具辅助风险评估、核保分析与流程优化，提升核保效率与准确性。
1. 负责基于数仓的ETL及服务端加工及产品应用； 2. 负责实时、离线、数据湖、数据服务等工具平台能力的建设与优化； 3. 负责分主题、业务域的数据建模、挖掘等研发工作； 4. AI应用探索：关注AI在数据分析与建模中的应用，运用AI工具辅助SQL生成、数据探索与特征工程，提升分析效率。
1. 围绕线上产品全生命周期，通过用户运营，内容运营，活动策划，数据分析等多种运营手段，提升医生端产品的普及率及使用率，加大医生用户使用深度； 2. 提升产品运营的效率； 3. 协同内外部资源，促进产品体验指标的提升； 4. AI应用探索：主动运用AI工具辅助医生用户分析、运营策略优化与内容分发，提升医生运营效率。
1. 结合公司运营业务场景，定义数据分析及挖掘问题； 2. 使用统计学分析方法、挖掘算法，构建有效且通用的数据分析模型，支持现有业务并适应业务的不断拓展； 3. 挖掘数据建模应用于公司业务相关场景：推荐、风险控制、用户挖掘等； 4. AI应用探索：主动将AI工具融入数据挖掘全流程，利用自动化机器学习、特征工程工具等提升模型开发与迭代效率。